ScholarGate
Assistent
Regression modelGIS / spatial

Bayes'i ruumilise viite mudel

Bayes'i ruumilise viite mudel (BSLM) laiendab klassikalist ruumilist autoregressiivset (SAR) regressiooni, määrates kõigile parameetritele eelnevused ja taastades täielikud järeltiiduvused MCMC-valimi abil. See arvestab selgesõnaliselt ruumilise sõltuvusega – ühe asukoha tulemus sõltub osaliselt naaberasukohtade tulemustest – ning annab ebakindlusega kvantifitseeritud hinnangud nii regressioonikoefitsientidele kui ka ruumilise autokorrelatsiooni parameetrile rho.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  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

Kuidas sellele lehele viidata

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateBayesian Spatial Lag Model (Bayesian Spatial Autoregressive Lag Model). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/spatial-analysis/bayesian-spatial-lag-model · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026