Räumliche Bayes'sche Modell-Mittelung
Räumliche Bayes'sche Modell-Mittelung (spatial BMA) erweitert die klassische BMA auf Kontexte, in denen Beobachtungen georeferenziert sind und räumliche Abhängigkeit modelliert werden muss. Anstatt ein einzelnes räumliches Regressionsmodell auszuwählen – welche räumliche Gewichtsmatrix zu verwenden ist, welche Regressoren einzuschließen sind, welche räumliche Lag- oder Fehlerstruktur zu übernehmen ist –, werden die Vorhersagen und Parameterschätzungen über alle Kandidatenmodelle gemittelt, wobei jedes nach seiner posterioren Wahrscheinlichkeit gegeben die Daten gewichtet wird.
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Quellen
- LeSage, J. P. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247
- Fernandez, C., Ley, E. & Steel, M. F. J. (2001). Benchmark priors for Bayesian model averaging. Journal of Econometrics, 100(2), 381-427. DOI: 10.1016/S0304-4076(00)00076-2 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Bayesian Model Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/spatial-bayesian-model-averaging
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