Räumliches SAC-Modell

Das räumliche autoregressive kombinierte (SAC) Modell, auch bekannt als SARAR-Modell, berücksichtigt gleichzeitig die räumliche Abhängigkeit sowohl in der abhängigen Variablen als auch im Fehlerterm. Von LeSage und Pace (2009) formalisiert, kombiniert das SAC-Modell das räumliche Lag-Modell und das räumliche Fehlermodell in einem einzigen Rahmen und schätzt zwei unterschiedliche räumliche autoregressive Parameter — einen, der die substantielle räumliche Interaktion zwischen den Ergebnissen erfasst, und einen anderen, der die räumliche Restkorrelation zwischen den Störgrößen erfasst.