Modèle bayésien à retards spatiaux
Le modèle bayésien à retards spatiaux (BSLM) étend la régression autorégressive spatiale (SAR) classique en plaçant des distributions a priori sur tous les paramètres et en récupérant des distributions a posteriori complètes via un échantillonnage MCMC. Il tient explicitement compte de la dépendance spatiale — le résultat à un endroit est en partie déterminé par les résultats des endroits voisins — et fournit des estimations quantifiées en termes d'incertitude des coefficients de régression et du paramètre d'autocorrélation spatiale rho.
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Sources
- LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247
- LeSage, J. P. (1997). Bayesian Estimation of Spatial Autoregressive Models. International Regional Science Review, 20(1-2), 113-129. DOI: 10.1177/016001769702000107 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Spatial Autoregressive Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/spatial-analysis/bayesian-spatial-lag-model
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- Modèle bayésien spatial de DurbinAnalyse spatiale↔ compare
- Modèle Bayésien d'Erreur SpatialeAnalyse spatiale↔ compare
- Régression Pondérée Géographiquement (GWR)Analyse spatiale↔ compare
- Autocorrélation spatialeAnalyse spatiale↔ compare
- Modèle de retard spatial (SAR / Autoregressive Spatial)Analyse spatiale↔ compare
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