পদ্ধতির তুলনা করুন

	স্থানিক রিগ্রেশন (স্থানিক ল্যাগ এবং স্থানিক ত্রুটি মডেল)	সাধারণ ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র (OLS) রিগ্রেশন
ক্ষেত্র	অর্থমিতি	অর্থমিতি
পরিবার	Regression model	Regression model
উদ্ভবের বছর	1988	2019
প্রবর্তক	Luc Anselin	Wooldridge (textbook treatment); classical least squares
ধরন	Spatial regression (cross-sectional)	Linear regression
মৌলিক উৎস	Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers.	Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860
অপর নাম	spatial econometrics, spatial lag model, spatial error model, SAR / SEM	ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu
সম্পর্কিত	5	5
সারসংক্ষেপ	Spatial regression is a family of regression models that build geographic neighbourhood relationships directly into the model, introduced by Luc Anselin in his 1988 treatment of spatial econometrics. It splits into a spatial lag model, where spatial dependence sits in the dependent variable, and a spatial error model, where the dependence sits in the error term.	Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE).