Bayesian Local Indicators of Spatial Association (Bayesian LISA)
Bayesian Local Indicators of Spatial Association erweitern den klassischen LISA-Rahmen, indem lokale räumliche Assoziationsstatistiken in ein hierarchisches Bayes'sches Modell eingebettet werden. Anstatt sich auf asymptotische permutationsbasierte Signifikanztests zu verlassen, weist dieser Ansatz Prior-Verteilungen räumlichen Parametern zu und leitet Posterior-Wahrscheinlichkeiten dafür ab, dass ein Standort Teil eines echten räumlichen Clusters ist, wobei Unsicherheit berücksichtigt und Stärke über benachbarte Einheiten hinweg gebündelt wird.
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Quellen
- Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x ↗
- Banerjee, S., Carlin, B. P., & Gelfand, A. E. (2004). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1584884101
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Local Indicators of Spatial Association. ScholarGate. https://scholargate.app/de/spatial-analysis/bayesian-local-indicators-of-spatial-association
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