Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Байєсівська просторова модель помилок× | Байєсівська модель просторового лагу× | |
|---|---|---|
| Галузь | Просторовий аналіз | Просторовий аналіз |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 1988 (classical SEM); 2009 (Bayesian formulation) | 1997 |
| Автор методу≠ | LeSage & Pace (Bayesian treatment); Anselin (classical SEM) | LeSage (1997); fully elaborated in LeSage & Pace (2009) |
| Тип | Bayesian spatial regression | Bayesian spatial regression |
| Основоположне джерело | LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247 | LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247 |
| Інші назви | Bayesian SEM, Bayesian spatial-error regression, BSEM spatial econometrics, Bayesian spatially correlated error model | Bayesian SAR model, Bayesian spatial autoregressive model, BSLM, Bayesian SLM |
| Пов'язані≠ | 6 | 5 |
| Підсумок≠ | The Bayesian Spatial Error Model (Bayesian SEM) estimates a regression in which spatially correlated disturbances are explicitly modelled through a spatial weights matrix, while all parameters — regression coefficients, spatial error autocorrelation, and error variance — receive full posterior distributions via Bayesian inference rather than point estimates. | The Bayesian Spatial Lag Model (BSLM) extends the classical spatial autoregressive (SAR) regression by placing prior distributions over all parameters and recovering full posterior distributions via MCMC sampling. It explicitly accounts for spatial dependence — the outcome in one location is partly driven by outcomes in neighboring locations — and yields uncertainty-quantified estimates of both regression coefficients and the spatial autocorrelation parameter rho. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|