เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลองดาร์บินเชิงพื้นที่-เวลา (ST-SDM)× | แบบจำลองความคลาดเคลื่อนเชิงพื้นที่ (SEM)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2009-2014 | 1988 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | LeSage & Pace; extended to space-time by Elhorst | Anselin |
| ประเภท≠ | Spatial econometric panel model | Spatial regression (spatially autocorrelated errors) |
| 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. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | ST-SDM, spatiotemporal Durbin model, spatial Durbin panel model, space-time SDM | SEM, spatial error regression, spatial autoregressive error model, Uzamsal Hata Modeli (SEM / Spatial Error) |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | The Space-Time Spatial Durbin Model extends the cross-sectional Spatial Durbin Model to panel data, simultaneously capturing spatial spillovers in both the dependent variable and the explanatory variables across space and over time. It is the most general and flexible specification in the spatial panel family, nesting the spatial lag and spatial error models as special cases. | The Spatial Error Model, developed within Anselin's spatial econometrics framework (1988), is a regression model that assumes spatial dependence enters through the error term: the disturbances of neighbouring units are correlated. It is used when unobserved shared factors make the errors of nearby observations move together, and it is estimated by maximum likelihood or GMM rather than ordinary least squares. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|