เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| Spatial Lag Model× | การประมาณค่าด้วยครีจิง (Kriging Spatial Interpolation)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ | การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1988 | 1963 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Anselin (textbook formalisation); LeSage & Pace | Georges Matheron (formalised geostatistics) |
| ประเภท≠ | Spatial autoregressive regression | Geostatistical spatial interpolation |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic. DOI ↗ | Matheron, G. (1963). Principles of Geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246–1266. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | SAR model, spatial autoregressive model, spatial lag, Uzamsal Gecikme Modeli (SAR / Spatial Lag) | geostatistical interpolation, Gaussian process regression (geostatistics), ordinary kriging, Kriging (Mekânsal Enterpolasyon) |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | The Spatial Lag Model is an autoregressive regression that assumes spatial dependence in the dependent variable itself: the outcome values of neighbouring units enter the model as an explanatory term (ρWy). It was formalised in Anselin's Spatial Econometrics (1988) and developed further by LeSage and Pace (2009), and it decomposes spillover effects into direct, indirect, and total impacts. | 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 ↗ |
|
|