เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองการถดถอยเชิงพื้นที่แบบท้องถิ่น (Local Spatial Lag Model)× | สหสัมพันธ์เชิงพื้นที่× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1988 (global); 2000s (local extensions) | 1950 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Anselin (global SLM, 1988); local extension via Fotheringham, Brunsdon & Charlton (GWR framework, 2002) | P. A. P. Moran (global measure, 1950); Roy Geary (Geary's C, 1954); Luc Anselin (LISA, 1995) |
| ประเภท≠ | Spatially varying regression model | Spatial statistic / exploratory spatial data analysis |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers. ISBN: 978-9024737215 | Moran, P. A. P. (1950). Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 37(1/2), 17–23. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | local SLM, geographically weighted spatial lag model, GW-SLM, spatially varying lag model | spatial dependence, geographic autocorrelation, spatial clustering measure, SA |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | The Local Spatial Lag Model extends the classical spatial lag model by allowing both the spatial autocorrelation parameter and the regression coefficients to vary across geographic locations. Instead of one global estimate of how neighboring outcomes influence each observation, the model fits location-specific parameters using kernel-weighted local estimation, revealing spatial heterogeneity in spatial dependence. | Spatial autocorrelation quantifies the degree to which a variable's values at nearby locations resemble each other more (positive autocorrelation) or less (negative autocorrelation) than expected by chance. Global indices such as Moran's I summarise the pattern across the entire study area, while local variants reveal clusters and outliers at the level of individual observations. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|