เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| Bayesian Spatial Error Model× | แบบจำลองปริภูมิถดถอยแบบเบย์ (Bayesian Spatial Lag Model - BSLM)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1988 (classical SEM); 2009 (Bayesian formulation) | 1997 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | LeSage & Pace (Bayesian treatment); Anselin (classical SEM) | LeSage (1997); fully elaborated in LeSage & Pace (2009) |
| ประเภท | Bayesian spatial regression | Bayesian spatial regression |
| แหล่งต้นตำรับ | 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 |
| ชื่อเรียกอื่น | Bayesian SEM, Bayesian spatial-error regression, BSEM spatial econometrics, Bayesian spatially correlated error model | Bayesian SAR model, Bayesian spatial autoregressive model, BSLM, Bayesian SLM |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | 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. | The Bayesian Spatial Lag Model (BSLM) extends the classical spatial autoregressive (SAR) regression by placing prior distributions over all parameters and recovering full posterior distributions via MCMC sampling. It explicitly accounts for spatial dependence — the outcome in one location is partly driven by outcomes in neighboring locations — and yields uncertainty-quantified estimates of both regression coefficients and the spatial autocorrelation parameter rho. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|