So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình Sai số Không gian Bayes× | Mô hình Sai số Không gian (SEM)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Phân tích không gian | Phân tích không gian |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1988 (classical SEM); 2009 (Bayesian formulation) | 1988 |
| Người khởi xướng≠ | LeSage & Pace (Bayesian treatment); Anselin (classical SEM) | Anselin |
| Loại≠ | Bayesian spatial regression | Spatial regression (spatially autocorrelated errors) |
| Công trình gốc≠ | LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. ISBN: 978-1420064247 | Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | Bayesian SEM, Bayesian spatial-error regression, BSEM spatial econometrics, Bayesian spatially correlated error model | SEM, spatial error regression, spatial autoregressive error model, Uzamsal Hata Modeli (SEM / Spatial Error) |
| Liên quan≠ | 6 | 5 |
| Tóm tắt≠ | 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 Spatial Error Model, developed within Anselin's spatial econometrics framework (1988), is a regression model that assumes spatial dependence enters through the error term: the disturbances of neighbouring units are correlated. It is used when unobserved shared factors make the errors of nearby observations move together, and it is estimated by maximum likelihood or GMM rather than ordinary least squares. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|