เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การถดถอยเชิงพื้นที่เฉพาะที่× | แบบจำลอง Spatial Durbin (SDM)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1996 | 2009 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Brunsdon, Fotheringham & Charlton | LeSage & Pace |
| ประเภท≠ | Spatially varying coefficient regression | Spatial regression model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships. Wiley. ISBN: 978-0471496168 | LeSage, J. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | locally weighted spatial regression, spatially varying coefficient model, local spatial model, place-based regression | SDM, spatial mixed model, uzamsal durbin modeli |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | Local Spatial Regression fits a separate regression model at each location in a study area, allowing regression coefficients to vary continuously across space. Rather than forcing one global slope on all observations, it reveals where and how the relationship between predictors and an outcome changes geographically — producing a map of coefficients rather than a single number. | The Spatial Durbin Model is a general spatial regression model that includes a spatial lag of both the dependent variable (ρWy) and the explanatory variables (WXθ). Introduced as the recommended starting point by LeSage and Pace (2009), it nests the spatial autoregressive (SAR) and spatial error (SEM) models as special cases. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|