เปรียบเทียบวิธี

	แบบจำลองความคลาดเคลื่อนเชิงพื้นที่ทั่วโลก (Global Spatial Error Model - SEM)	แบบจำลองดาร์บินเชิงพื้นที่แบบทั่วโลก (Global Spatial Durbin Model - SDM)
สาขาวิชา	การวิเคราะห์เชิงพื้นที่	การวิเคราะห์เชิงพื้นที่
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	1988	2009
ผู้ริเริ่ม	Luc Anselin	Durbin (1960); adapted to spatial context by LeSage & Pace (2009)
ประเภท	Spatial regression model	Spatial regression model
แหล่งต้นตำรับ	Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers. ISBN: 978-9024737322	LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247
ชื่อเรียกอื่น	SEM, spatial error model, spatial error regression, global SEM	SDM, Spatial Durbin Model, global SDM, spatially lagged X model with spatial lag
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	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.	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.