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Regression modelGIS / spatial

Bayesian Spatial Lag Model

Das Bayesian Spatial Lag Model (BSLM) erweitert die klassische räumliche autoregressive (SAR) Regression, indem es Prior-Verteilungen über alle Parameter legt und vollständige Posterior-Verteilungen mittels MCMC-Sampling gewinnt. Es berücksichtigt explizit räumliche Abhängigkeit – das Ergebnis an einem Ort wird teilweise durch die Ergebnisse an benachbarten Orten beeinflusst – und liefert unsicherheitsquantifizierte Schätzungen sowohl der Regressionskoeffizienten als auch des räumlichen Autokorrelationsparameters rho.

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Quellen

  1. LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247
  2. LeSage, J. P. (1997). Bayesian Estimation of Spatial Autoregressive Models. International Regional Science Review, 20(1-2), 113-129. DOI: 10.1177/016001769702000107

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Spatial Autoregressive Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/spatial-analysis/bayesian-spatial-lag-model

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ScholarGateBayesian Spatial Lag Model (Bayesian Spatial Autoregressive Lag Model). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/spatial-analysis/bayesian-spatial-lag-model · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026