Bayesian Spatial Panel Model
The Bayesian Spatial Panel Model estimates spatial interaction effects (spatial lag, spatial error, or Durbin) in panel data using Bayesian inference via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). It combines the ability to control for unobserved unit- and time-specific heterogeneity with principled uncertainty quantification, making it suitable for georeferenced longitudinal datasets in economics, public health, and regional science.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
- LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. · ISBN 978-1420064247
- Elhorst, J. P. (2014). Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels. Springer. · ISBN 978-3642403392
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.