เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง Spatial Durbin (SDM)× | การประมาณค่าด้วยครีจิง (Kriging Spatial Interpolation)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2009 | 1963 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | LeSage & Pace | Georges Matheron (formalised geostatistics) |
| ประเภท≠ | Spatial regression model | Geostatistical spatial interpolation |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | LeSage, J. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press. DOI ↗ | Matheron, G. (1963). Principles of Geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246–1266. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | SDM, spatial mixed model, uzamsal durbin modeli | geostatistical interpolation, Gaussian process regression (geostatistics), ordinary kriging, Kriging (Mekânsal Enterpolasyon) |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | 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. | Kriging is a geostatistical method that predicts the value of a continuous variable at unmeasured locations from nearby measurements, using the spatial correlation structure captured by a variogram. Formalised by Georges Matheron in 1963, it is the best linear unbiased predictor (BLUP) for spatial data and comes in Ordinary, Universal, and Co-Kriging forms. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|