เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองปริภูมิถดถอยแบบเบย์ (Bayesian Spatial Lag Model - BSLM)× | Bayesian Spatial Durbin Model× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1997 | 2009 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | LeSage (1997); fully elaborated in LeSage & Pace (2009) | LeSage & Pace |
| 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 SAR model, Bayesian spatial autoregressive model, BSLM, Bayesian SLM | Bayesian SDM, Bayesian spatial lag-X model, Bayesian SDM with spatially lagged covariates, BSDM |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 6 |
| สรุป≠ | 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. | 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. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|