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 Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)
Regression model

Mekansal Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)

Spatial Autoregressive (SAR) / Spatial Lag Model · Ayrıca şöyle bilinir: SAR model, spatial autoregressive model, spatial lag, Uzamsal Gecikme Modeli (SAR / Spatial Lag)

Mekansal Gecikme Modeli, bağımlı değişkenin kendisinde mekansal bağımlılık olduğunu varsayan otoregresif bir regresyondur: komşu birimlerin sonuç değerleri modelde açıklayıcı bir terim olarak girer (ρWy). Anselin'in Mekansal Ekonometri (1988) kitabında biçimlendirilmiş ve LeSage ve Pace (2009) tarafından daha da geliştirilmiştir; yayılma etkilerini doğrudan, dolaylı ve toplam etkiler olarak ayrıştırır.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 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 Gecikme Modeli (SAR / Mekansal Otokorelatif)
Kriging Mekansal Enterpo…En Küçük Kareler (EK) Re…Panel Veri Sabit Etkiler…Mekansal Durbin Modeli (…Mekansal Hata Modeli (SE…Bayesian Coğrafi Ağırlık…Bayesyen Çok Ölçekli Coğ…Bayes Uzamsal Durbin Mod…Bayes Uzamsal Gecikme Mo…Bayes Uzamsal Panel Mode…

+27 tane daha

Ne zaman kullanılır

Coğrafi koordinatlar taşıyan ve bir yerdeki sonucun komşularının sonuçları tarafından şekillendirildiğine inanmak için neden bulunduğunda (anlamlı bir yayılma) sürekli, kesitsel verilerle mekansal gecikme modelini kullanın. Makul bir örneklem gereklidir (en az yaklaşık 50 birim). Mekansal ağırlıklar matrisi W doğru şekilde belirtildiğinde ve bir LM-Gecikme testi anlamlı olduğunda ve LM-Hata testi lehine tercih edildiğinde uygundur, bu da hatalardaki değil, bağımlı değişkendeki bağımlılığı gösterir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Bağımlı değişkendeki bağımlılığı doğrudan modelleyerek (ρWy) gerçek mekansal yayılmaları yakalar.
  • Etkileri doğrudan, dolaylı ve toplam etkilere ayırır, birimin kendi tepkisini komşuları aracılığıyla geri beslemeden ayırır.
  • Maksimum olabilirlik (ve IV/GMM) tahmini, OLS'nin hatalı olacağı yerlerde tutarlı katsayılar verir.
Sınırlılıklar
  • Sonuçlar doğru şekilde belirtilmiş bir mekansal ağırlıklar matrisine W bağlıdır; kötü seçilmiş bir W komşuların kim olduğunu yanlış belirtir.
  • Mekansal olarak gecikmiş sonuç içseldir, bu nedenle OLS tutarsızdır ve ML veya IV/GMM gereklidir.
  • Coğrafi koordinatlar ve makul bir örneklem büyüklüğü (en az yaklaşık 50 birim) gerektirir ve mekansal bilgi olmadan uygulanamaz.

SSS

Mekansal gecikme modeli mekansal hata modelinden nasıl farklıdır?

Gecikme modeli, komşuların sonuçlarının birbirini etkilediği anlamlı bir yayılmayı temsil eden mekansal bağımlılığı bağımlı değişkene (ρWy) yerleştirir. Mekansal hata modeli bunun yerine, komşuların hatalarını ilişkilendiren gözlemlenmemiş ortak faktörleri temsil eden bağımlılığı hata terimine (λWu) yerleştirir. Bir LM-Gecikme ve LM-Hata testi, hangi spesifikasyonun uyduğunu belirlemeye yardımcı olur.

Neden sadece OLS kullanamıyorum?

Mekansal olarak gecikmiş sonuç Wy hata terimiyle ilişkili olduğundan, gecikmiş terim içseldir ve OLS tutarsız hale gelir. Model maksimum olabilirlik ile veya alternatif olarak araç değişkenleri veya GMM ile tahmin edilir.

Mekansal ağırlıklar matrisi W nedir?

W, komşuluk yapısını tanımlayan bir matristir - hangi birimlerin komşu sayıldığı ve ne kadar güçlü olduğu. Her sonuç ona bağlıdır, bu nedenle kasıtlı olarak belirtilmelidir (örneğin, bitişiklik veya mesafeye göre) ve doğru tanımlanmış ve dışsal olduğu varsayılır.

Doğrudan, dolaylı ve toplam etkiler neden rapor edilir?

ρWy aracılığıyla geri besleme nedeniyle, bir öngörücüdeki değişiklik birimin kendi sonucunu (doğrudan), komşularının sonuçlarını (dolaylı) ve her ikisinin toplamını (toplam) etkiler. Ham β katsayıları bu yayılmaları yansıtmaz, bu nedenle LeSage ve Pace, etki ayrıştırmasını yorumlamanın daha doğru yolu olarak önermektedir.

Kaynaklar

  1. Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic. DOI: 10.1007/978-94-015-7799-1 ↗
  2. LeSage, J. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press. DOI: 10.1201/9781420064254 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Spatial Autoregressive (SAR) / Spatial Lag Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/spatial-lag-model

İlişkili yöntemler

Kriging Mekansal EnterpolasyonuEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPanel Veri Sabit Etkiler ModeliMekansal Durbin Modeli (SDM)Mekansal Hata Modeli (SEM)

Hangi yöntem?

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

  • Kriging Mekansal EnterpolasyonuMekânsal analiz↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
  • Mekansal Durbin Modeli (SDM)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
  • Mekansal Hata Modeli (SEM)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bayesian Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (BGWR)Bayesyen Çok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı RegresyonBayes Uzamsal Durbin ModeliBayes Uzamsal Gecikme ModeliBayes Uzamsal Panel ModeliBayes Uzamsal RegresyonGeary'nin C Uzamsal OtokorelasyonuCoğrafi Ağırlıklı Rastgele OrmanCoğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Getis-Ord Gi* Sıcak Nokta AnaliziKüresel Mekansal Durbin Modeli (SDM)Küresel Uzamsal Panel ModeliLISAYerel Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Yerel Uzamsal Gecikme ModeliYerel Mekansal RegresyonÇok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)Moran's I Uzamsal Otokorelasyon TestiÇok Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR)Ağ Ekonometrisi (Akran Etkileri)Panel Durbin Uzamsal ModeliPanel Mekansal Hata ModeliPanel Mekansal RegresyonRobust Universal KrigingUzay-Zaman Mekansal OtokorelasyonuUzay-Zaman Mekansal Durbin Modeli (ST-SDM)Uzay-Zaman Mekansal Gecikme ModeliUzay-Zaman Mekansal Panel ModeliMekansal-Zamansal Mekansal RegresyonMekansal Farkların Farkı (Mekansal DiD)Mekansal Hata Modeli (SEM)Mekansal SAC ModeliMekansal Hassasiyet Analizi (Causality için)

Benzer yöntemler

Mekansal Regresyon (Mekansal Gecikme ve Mekansal Hata Modelleri)Mekansal Durbin Modeli (SDM)Mekansal Hata Modeli (SEM)Uzay-Zaman Mekansal Gecikme ModeliKüresel Mekansal Durbin Modeli (SDM)Bayes Uzamsal Gecikme ModeliMekansal Panel Veri Modeli (Sabit/Rastgele Etkili)Yerel Uzamsal Gecikme Modeli

İlgili referans kavramlar

Cross-Sectional Models • Spatial Models • Treatment Effect Models • Quantile Regressions • Social Interaction ModelsCross-Sectional Models • Spatial Models • Treatment Effect Models • Quantile RegressionsYapısal Eşitlik ModellemesiTek Denklemli Modeller • Tek DeğişkenlerGenel Bölge İktisadıPanel Data Models • Spatio-temporal Models

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

ScholarGate — Spatial Lag Model (Spatial Autoregressive (SAR) / Spatial Lag Model). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/spatial-lag-model · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Anselin (textbook formalisation); LeSage & Pace
Year
1988
Type
Spatial autoregressive regression
Estimator
Maximum likelihood (or IV/GMM)
Outcome
continuous
DataStructure
cross-sectional with spatial coordinates
İlişkili yöntemler
Kriging Mekansal EnterpolasyonuEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPanel Veri Sabit Etkiler ModeliMekansal Durbin Modeli (SDM)Mekansal Hata Modeli (SEM)
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