di(uι, uι)는 i번째 공간과 (uι, uι)좌표 사이의 거리, h는 공간 대역폭을 의미한다. 대역폭이 작을수록 통계적 추론은 적은 수의 관측들에 기반하기 때문에, 지역적으로 추정되는 회귀계수의 정확성은 낮아지고 분산은 커지게 된다(Alves et al.,2016). 즉, 공간 대역폭이 커지게 되면 공간가중행렬은 ‘1’에 수렴하며, 이는 공간적 비정상성을 고려하지 않은 OLS 모형과 유사한 결과를 도출한다. 공간가중회귀모형은 고려되는 독립변수의 특성에 따라 그 결과를 전역적 및 국지적 관점에서 도출할 수 있는데, 전역적 관점에서는 여타의 회귀모형과 유사하게 독립변수의 영향력을 단일 회귀계수로 추정하며, 국지적 관점에서는 각 지역적 분석단위별로 개별 회귀계수를 추정한다. 한편, 공간가중회귀모형 혹은 상이한 통계모형 간의 적합도는 Akaike Information Criterion(AIC) 통계량 비교를 통해, 통계량이 작은 모형을 적합한 모형으로 추정할 수 있다(조동기, 2009).
di의 대역폭이 작을수록, 회귀계수의 정확성은 감소하고 분산은 커진다. 공간 대역폭이 커지면 OLS모형과 유사한 결과가 나오게 된다. 공간가중회귀모형의 전역전 관점에서는 독립변수의 영향력을 단일 회귀계수로, 국지적에서는 분석단위별로 추정한다.