เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองดาร์บินเชิงพื้นที่เฉพาะที่ (Local Spatial Durbin Model)× | Multiscale Geographically Weighted Regression× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2002–2009 | 2017 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | LeSage & Pace (SDM foundation); local adaptation via Fotheringham et al. GWR framework | A. Stewart Fotheringham, Wei Yang, and Wei Kang |
| ประเภท≠ | Spatially varying regression model | Local spatial regression |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247 | Fotheringham, A. S., Yang, W., & Kang, W. (2017). Multiscale geographically weighted regression (MGWR). Annals of the American Association of Geographers, 107(6), 1247-1265. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | local SDM, geographically weighted Spatial Durbin Model, GW-SDM, spatially varying Durbin model | MGWR, multiscale GWR, multi-scale geographically weighted regression, variable-bandwidth GWR |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | The Local Spatial Durbin Model (Local SDM) extends the global Spatial Durbin Model by allowing regression coefficients to vary across geographic space. It combines the SDM's ability to capture both spatial lag of the dependent variable and spatial lags of covariates with a geographically weighted estimation framework, producing location-specific direct and indirect spillover effects. | Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) is a local spatial regression framework that relaxes the single-bandwidth constraint of standard GWR by allowing each predictor to operate at its own spatial scale. Each coefficient surface is calibrated with its own bandwidth, enabling the model to distinguish drivers that vary slowly across space from those that vary sharply. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|