Global Spatial Error Model
The Global Spatial Error Model (SEM) is a spatial regression technique that accounts for spatially autocorrelated error terms using a single, globally constant spatial parameter. It separates genuine predictor effects from spatial nuisance dependence in the residuals, yielding unbiased and efficient coefficient estimates when spatial error correlation is present across all observations.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers. · ISBN 978-9024737322
- Anselin, L., & Bera, A. K. (1998). Spatial dependence in linear regression models with an introduction to spatial econometrics. In A. Ullah & D. E. A. Giles (Eds.), Handbook of Applied Economic Statistics (pp. 237-289). Marcel Dekker. · URL
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