İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Mekânsal analiz›Mekansal Hata Modeli (SEM)
Regression model

Mekansal Hata Modeli (SEM)

Spatial Error Model (SEM) · Ayrıca şöyle bilinir: SEM, spatial error regression, spatial autoregressive error model, Uzamsal Hata Modeli (SEM / Spatial Error)

Anselin'in mekansal ekonometri çerçevesi (1988) içinde geliştirilen Mekansal Hata Modeli (SEM), komşu birimlerin bozukluklarının ilişkili olduğu, yani bozuklukların komşu birimler aracılığıyla mekansal bağımlılık gösterdiği varsayımına dayanan bir regresyon modelidir. Gözlemlenmemiş ortak faktörlerin yakındaki gözlemlerin hatalarını birlikte hareket ettirmesi durumunda kullanılır ve adi en küçük kareler (OLS) yerine maksimum olabilirlik veya GMM ile tahmin edilir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Mekansal Hata Modeli (SEM)
Çok Ölçekli Coğrafi Ağır…En Küçük Kareler (EK) Re…Mekansal Durbin Modeli (…Mekansal Gecikme Modeli…Mekansal Panel Veri Mode…Bayes Uzamsal Durbin Mod…Bayes Uzamsal Hata ModeliBayes Uzamsal Panel Mode…Bayes Uzamsal RegresyonCoğrafi Ağırlıklı Regres…

+15 tane daha

Ne zaman kullanılır

Sürekli sonuçlarla, her birimin coğrafi koordinatlara sahip olduğu kesitsel veriler üzerinde ve en az yaklaşık 50 gözlem örneği ile SEM kullanın. Bağımlı değişkende doğrudan bir mekansal taşma olmadığında ancak mekansal bağımlılığın hatalardaki gözlemlenmemiş ortak faktörler aracılığıyla çalıştığı durumlarda doğru seçimdir - bir Lagrange Çarpanı hata testi (LM-Error) anlamlı olduğunda ve LM-Lag testine tercih edildiğinde doğrulanır. Doğru şekilde belirtilmiş bir mekansal ağırlık matrisi W esastır; ML tahmini ayrıca normal hataları varsayar, GMM ise bunu gevşetir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Hatalar mekansal olarak ilişkili olduğunda adi en küçük karelerin muzdarip olduğu verimsizliği ve geçersiz standart hataları düzeltir.
  • Doğrudan ölçmeye gerek kalmadan gözlemlenmemiş ortak faktörlerden (iklim, politika, kültür) kaynaklanan taşmaları yakalar.
  • Öngörücüler üzerindeki katsayılar, mekansal bağımlılık sonuca değil, hata terimine hapsedildiği için olağan yorumlarını korur.
Sınırlılıklar
  • Sonuçlar tamamen doğru şekilde belirtilmiş bir mekansal ağırlık matrisi W'ye bağlıdır; kötü tanımlanmış bir komşuluk yapısı tahminleri yanlı hale getirir.
  • Coğrafi koordinatlar olmadan uygulanamaz - mekansal bilgi olmadan, düz OLS regresyonu uygun geri çekilmedir.
  • Maksimum olabilirlik tahmini normal dağılımlı hataları varsayar; bu başarısız olduğunda, bunun yerine GMM gereklidir.
  • Güvenilir tahmin için en az yaklaşık 50 gözlem gerektiren kesitsel veriler için tasarlanmıştır.

SSS

SEM, mekansal gecikme modelinden nasıl farklıdır?

Bir mekansal gecikme modelinde, bir birimin bağımlı değişkeni doğrudan komşularının sonuçlarına bağlıdır (anlamlı taşma). SEM'de sonuçta doğrudan bir taşma yoktur; bunun yerine gözlemlenmemiş hatalar mekansal olarak ilişkilidir. LM-Error ve LM-Lag tanı testleri, hangi belirtimin verilere uyduğunu belirlemeye yardımcı olur.

Neden sadece OLS kullanmıyorsunuz?

Hatalar mekansal olarak ilişkili olduğunda, OLS tutarlı kalır ancak artık verimli değildir ve standart hataları geçersizdir, bu nedenle t ve F testleri yanıltıcıdır. SEM'in ML veya GMM tahmini verimliliği geri kazandırır ve geçerli çıkarımlar sağlar.

Mekansal ağırlık matrisi W nedir?

W, komşuluk yapısını kodlar - hangi birimlerin komşu olarak kabul edildiği ve ne kadar güçlü olduğu - örneğin süreklilik veya mesafeye göre. SEM sonuçları, W'nin doğru şekilde belirtilmiş ve dışsal olmasına kritik derecede bağlıdır.

GMM'yi maksimum olasılığa ne zaman tercih etmeliyim?

SEM'in maksimum olabilirlik tahmini normal dağılımlı hataları varsayar. Bu varsayım şüpheliyse, GMM normalliği gerektirmeden verimli tahmin sağlar.

Kaynaklar

  1. Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic. DOI: 10.1007/978-94-015-7799-1 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Spatial Error Model (SEM). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/spatial-error-model

İlişkili yöntemler

Çok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)En Küçük Kareler (EK) RegresyonuMekansal Durbin Modeli (SDM)Mekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)Mekansal Panel Veri Modeli (Sabit/Rastgele Etkili)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Çok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Mekansal Durbin Modeli (SDM)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
  • Mekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
  • Mekansal Panel Veri Modeli (Sabit/Rastgele Etkili)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bayes Uzamsal Durbin ModeliBayes Uzamsal Hata ModeliBayes Uzamsal Panel ModeliBayes Uzamsal RegresyonCoğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Küresel Mekansal Durbin Modeli (SDM)Küresel Uzamsal Panel ModeliLISAYerel Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Yerel Mekansal RegresyonÇok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)Moran's I Uzamsal Otokorelasyon TestiÇok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)Panel Mekansal Hata ModeliPanel Mekansal RegresyonUzay-Zaman Mekansal Durbin Modeli (ST-SDM)Zaman-Mekân Mekânsal Hata ModeliUzay-Zaman Mekansal Panel ModeliMekansal-Zamansal Mekansal RegresyonMekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)Mekansal SAC ModeliMekansal Hassasiyet Analizi (Causality için)

Benzer yöntemler

Mekansal Regresyon (Mekansal Gecikme ve Mekansal Hata Modelleri)Küresel Uzamsal Hata Modeli (SEM)Mekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)Panel Mekansal Hata ModeliBayes Uzamsal Hata ModeliZaman-Mekân Mekânsal Hata ModeliMekansal Durbin Modeli (SDM)Mekansal Panel Veri Modeli (Sabit/Rastgele Etkili)

İlgili referans kavramlar

Yapısal Eşitlik ModellemesiCross-Sectional Models • Spatial Models • Treatment Effect Models • Quantile RegressionsCross-Sectional Models • Spatial Models • Treatment Effect Models • Quantile Regressions • Social Interaction ModelsÇok Değişkenli Çoklu RegresyonTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerYapısal ve Gizil Değişken Modelleri

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Spatial Error Model (Spatial Error Model (SEM)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/spatial-error-model · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Anselin
Year
1988
Type
Spatial regression (spatially autocorrelated errors)
Estimator
Maximum likelihood (ML) or generalized method of moments (GMM)
Outcome
continuous
DataStructure
cross-sectional with geographic coordinates
MinSample
50
İlişkili yöntemler
Çok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)En Küçük Kareler (EK) RegresyonuMekansal Durbin Modeli (SDM)Mekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)Mekansal Panel Veri Modeli (Sabit/Rastgele Etkili)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil