La regresión ponderada geográficamente (GWR) es el desarrollo de modelos de regresión lineal múltiple utilizados en datos espaciales. La suposición de heterogeneidad espacial resulta en que cada ubicación tenga diferentes características y permite que las relaciones entre la variable de respuesta y cada variable predictora sean desconocidas, por lo tanto, la regresión no paramétrica se convierte en una de las alternativas que se pueden utilizar. Además, las funciones de regresión no son siempre las mismas entre las variables predictoras. Este estudio tiene como objetivo utilizar el modelo de Regresión No Paramétrica Ponderada Geográficamente (GWNR) con un estimador mixto de spline truncado y serie de Fourier. Se espera que ambos estimadores superen los patrones de datos desconocidos en datos espaciales. El estimador del modelo mixto GWNR luego se determina utilizando la técnica del Estimador de Máxima Verosimilitud Ponderado (WMLE). Luego se determinan las características del estimador. Los resultados del estudio encontraron que el estimador del modelo mixto GWNR es un estimador que no está sesgado y es lineal con la variable de respuesta y.