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위의 수식에서 (uι, uι)는 공간의 좌표, ㄷ는 i번째 공간 안의 총 m개의 독립변수 중에서 k번째 독립변수βκ (uι, uι)는 공간에 따라 변화하는 독립변수의 회귀계수, ει는 i번째 공간의 오차항을 의미한다. 즉, 공간가중회귀모형은 한 공간(i) 내의 독립변수의 영향력을 추정하는 데에 공간좌표를 토대로 인식한 근접 공간들의 관측값을 고려하며, 이러한 과정은 모든 공간 내의 독립변수의 영향력을 개별적으로 추정하는 과정에서 반복적으로 이루어진다. 즉, 개별 공간에서 도출되는 회귀계수들은 관측지점 간의 거리에 영향을 받으며, 이러한 공간 범위는 설정되는 공간 대역폭(bandwidth) 및 변화하는 공간가중행렬의 조합에 의해 결정된다. 공간가중행렬 W(uι, uι)는 종속변수의 유형 및 기본 가정에 따라 다양한 형태의 함수가 활용되는데, 종속변수가 연속적이며 전역적 관점의 독립변수를 고려하지 않는 경우 일반적으로 가우스(Gaussian) 함수가 활용된다.
공간가중회귀모형은 근접 공간 관측값을 고려하며, 이는 반복적으로 이루어진다. 개별 공간에서 도출된 회귀계수는 관측지점 간 거리에 영향을 받고, 공간가중행렬에는 종속변수가 연속이고 전역적 관점의 독립변수를 무시할 경우, 일반적으로 가우스 함수가 활용된다.