Bayesian methodsBayesian / computational

Moyenne bayésienne spatiale des modèles

La moyenne bayésienne spatiale (spatial BMA) étend la moyenne bayésienne des modèles (BMA) classique aux contextes où les observations sont géoréférencées et où la dépendance spatiale doit être modélisée. Plutôt que de sélectionner un modèle de régression spatiale unique — quelle matrice de poids spatiaux utiliser, quels régresseurs inclure, quelle structure de retard spatial ou d'erreur adopter — elle effectue une moyenne des prédictions et des estimations de paramètres sur tous les modèles candidats, en pondérant chacun par sa probabilité a posteriori étant donné les données.

Ouvrir dans MethodMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

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

Sources

  1. LeSage, J. P. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247
  2. Fernandez, C., Ley, E. & Steel, M. F. J. (2001). Benchmark priors for Bayesian model averaging. Journal of Econometrics, 100(2), 381-427. DOI: 10.1016/S0304-4076(00)00076-2

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Bayesian Model Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bayesian/spatial-bayesian-model-averaging

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
ScholarGateSpatial Bayesian Model Averaging (Spatial Bayesian Model Averaging). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/bayesian/spatial-bayesian-model-averaging · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026