השוואת שיטות
סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.
| מודל דורבין מרחבי בייסיאני× | מודל השגיאה המרחבית הבייסיאני× | |
|---|---|---|
| תחום | ניתוח מרחבי | ניתוח מרחבי |
| משפחה | Regression model | Regression model |
| שנת המקור≠ | 2009 | 1988 (classical SEM); 2009 (Bayesian formulation) |
| הוגה השיטה≠ | LeSage & Pace | LeSage & Pace (Bayesian treatment); Anselin (classical SEM) |
| סוג | Bayesian spatial regression | Bayesian spatial regression |
| מקור מכונן | LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247 | LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247 |
| כינויים | Bayesian SDM, Bayesian spatial lag-X model, Bayesian SDM with spatially lagged covariates, BSDM | Bayesian SEM, Bayesian spatial-error regression, BSEM spatial econometrics, Bayesian spatially correlated error model |
| קשורות | 6 | 6 |
| תקציר≠ | The Bayesian Spatial Durbin Model (BSDM) estimates a spatial regression that simultaneously includes a spatially lagged outcome variable and spatially lagged covariates, using Bayesian inference with Markov Chain Monte Carlo sampling. It captures both endogenous and exogenous spatial spillovers while providing full posterior distributions for all parameters, quantifying uncertainty beyond what classical maximum-likelihood estimation offers. | The Bayesian Spatial Error Model (Bayesian SEM) estimates a regression in which spatially correlated disturbances are explicitly modelled through a spatial weights matrix, while all parameters — regression coefficients, spatial error autocorrelation, and error variance — receive full posterior distributions via Bayesian inference rather than point estimates. |
| ScholarGateמערך נתונים ↗ |
|
|