เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง Spatial Durbin (SDM)× | การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดสามัญ (OLS)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2009 | 2019 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | LeSage & Pace | Wooldridge (textbook treatment); classical least squares |
| ประเภท≠ | Spatial regression model | Linear regression |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | LeSage, J. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press. DOI ↗ | Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860 |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | SDM, spatial mixed model, uzamsal durbin modeli | ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu |
| 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. | Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE). |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|