เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองดาร์บินเชิงพื้นที่แบบทั่วโลก (Global Spatial Durbin Model - SDM)× | แบบจำลองความคลาดเคลื่อนเชิงพื้นที่ทั่วโลก (Global Spatial Error Model - SEM)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2009 | 1988 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Durbin (1960); adapted to spatial context by LeSage & Pace (2009) | Luc Anselin |
| ประเภท | Spatial regression model | Spatial regression model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247 | Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers. ISBN: 978-9024737322 |
| ชื่อเรียกอื่น | SDM, Spatial Durbin Model, global SDM, spatially lagged X model with spatial lag | SEM, spatial error model, spatial error regression, global SEM |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | The Global Spatial Durbin Model extends the spatial lag model by including not only a spatially lagged dependent variable but also spatially lagged independent variables (WX). A single set of global coefficients applies uniformly across all locations, making it suitable for estimating average spillover effects when spatial dependence is pervasive throughout the study region. | The Global Spatial Error Model (SEM) is a spatial regression technique that accounts for spatially autocorrelated error terms using a single, globally constant spatial parameter. It separates genuine predictor effects from spatial nuisance dependence in the residuals, yielding unbiased and efficient coefficient estimates when spatial error correlation is present across all observations. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|