Regression modelGIS / spatial
ベイズ空間ラグモデル
ベイズ空間ラグモデル（BSLM）は、すべてのパラメータに事前分布を置き、MCMCサンプリングを通じて完全な事後分布を回復することにより、古典的な空間自己回帰（SAR）回帰を拡張したものです。これは空間的依存性（ある場所の結果が隣接する場所の結果によって部分的に引き起こされること）を明示的に考慮し、回帰係数と空間的自己相関パラメータrhoの両方の不確実性定量化された推定値をもたらします。
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. (1997). Bayesian Estimation of Spatial Autoregressive Models. International Regional Science Review, 20(1-2), 113-129. DOI: 10.1177/016001769702000107 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Spatial Autoregressive Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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.
- Bayesian Spatial Durbin Model空間分析↔ compare
- ベイズ空間誤差モデル空間分析↔ compare
- 地理的に重み付けされた回帰分析 (GWR)空間分析↔ compare
- 空間的自己相関空間分析↔ compare
- 空間ラグモデル（SAR / 空間自己回帰）空間分析↔ compare