ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

แบบจำลอง SAC เชิงพื้นที่×Spatial Lag Model×
สาขาวิชาการวิเคราะห์เชิงพื้นที่การวิเคราะห์เชิงพื้นที่
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด20091988
ผู้ริเริ่มJames LeSage & R. Kelley PaceAnselin (textbook formalisation); LeSage & Pace
ประเภทCombined spatial dependence regression modelSpatial autoregressive regression
แหล่งต้นตำรับLeSage, J., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press. ISBN: 978-1-4200-6424-7Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นSARAR Model, Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances, Cliff-Ord Combined Model, Uzamsal Otoregresif Birleşik ModelSAR model, spatial autoregressive model, spatial lag, Uzamsal Gecikme Modeli (SAR / Spatial Lag)
ที่เกี่ยวข้อง35
สรุปThe Spatial Autoregressive Combined (SAC) model, also known as the SARAR model, simultaneously accounts for spatial dependence in both the dependent variable and the error term. Formalized by LeSage and Pace (2009), the SAC model combines the spatial lag model and the spatial error model into a single framework, estimating two distinct spatial autoregressive parameters — one capturing substantive spatial interaction among outcomes and another capturing residual spatial correlation among disturbances.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.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 1 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Spatial SAC Model · Spatial Lag Model. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare