Modelos de Estadística espacial--coche vs SAR

Question

¿Cuándo uno preferiría utilizar un modelo autorregresivo condicional sobre un modelo autorregresivo simultánea al modelado autocorrelated geo-referenciada areal datos?

Answer 1

Modelo no-espacial

El valor de mi casa es una función de mi hogar inversión jardinería.

Modelo SAR

El valor de mi casa es una función de los valores de la casa de mis vecinos.

Modelo del coche

El valor de mi casa es una función de la inversión de jardinería de mis vecinos.

Answer 2

Como la Enciclopedia de las indicaciones geográficas de los estados, el condicional modelo autorregresivo (COCHE) es apropiado para las situaciones con el primer fin de que la dependencia o relativamente locales de autocorrelación espacial, y simultáneamente el modelo autorregresivo (SAR) es el más adecuado cuando hay de segundo orden de la dependencia o un global de más de autocorrelación espacial.

Esto es claro por el hecho de que el COCHE obedece a la distribución espacial de la versión de la propiedad de Markov, es decir, se asume que el estado de una determinada área está influenciada sus vecinos y no vecinos de vecinos, etc. (es decir, espacialmente "memoryless", en lugar de temporal), mientras que la RAE no asume tal. Esto es debido a las diferentes maneras en las que se especifiquen sus varianza-covarianza de las matrices. Así, cuando la distribución espacial de Markov propiedad obtiene, COCHE proporciona una manera más simple de modelo autocorrelated geo-referencia de área de datos.

Ver los Sig Y el Análisis de Datos Espacial: la Convergencia de Perspectivas para más detalles.