Regression modelGIS / spatial
Bayesian Spatial Durbin Model
Bayesian Spatial Durbin Model (BSDM) は、マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) サンプリングを用いたベイズ推論により、空間的にラグされた従属変数と空間的にラグされた共変量を同時に含める空間回帰を推定する。これは、内生的および外生的両方の空間的スピルオーバーを捉えつつ、すべてのパラメータについて完全な事後分布を提供し、古典的な最尤推定が提供するもの以上の不確実性を定量化する。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247
- LeSage, J. P. (2014). Spatial Econometric Panel Data Model Comparison Using Heterogeneous Panels with Local Spatial Spillovers. Empirical Economics, 46(1), 193–211. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Spatial Durbin Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/spatial-analysis/bayesian-spatial-durbin-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.
- ベイズ空間誤差モデル空間分析↔ compare
- ベイズ空間ラグモデル空間分析↔ compare
- 地理的に重み付けされた回帰分析 (GWR)空間分析↔ compare
- 空間的ダービンモデル (SDM)空間分析↔ compare
- 空間誤差モデル（SEM）空間分析↔ compare
- 空間ラグモデル（SAR / 空間自己回帰）空間分析↔ compare