在对自相关地理参考航空数据进行建模时,何时更愿意使用条件自回归模型而不是同时自回归模型?
空间统计模型:CAR 与 SAR
机器算法验证
造型
空间的
2022-02-13 09:20:10
2个回答
非空间模型
我的房子价值是我家园艺投资的一个功能。
SAR模型
我的房屋价值是我邻居房屋价值的函数。
汽车模型
我的房屋价值是我邻居的园艺投资的函数。
正如GIS 百科全书所述,条件自回归模型 (CAR) 适用于具有一阶依赖或相对局部空间自相关的情况,同时自回归模型 (SAR) 更适用于存在二阶依赖或更全局空间自相关的情况.
CAR 遵循马尔可夫属性的空间版本这一事实清楚地表明了这一点,即它假设特定区域的状态受到其邻居的影响而不是邻居的邻居等(即它在空间上是“无记忆的”,而不是暂时的),而 SAR 不假设这样。这是由于它们指定方差-协方差矩阵的方式不同。因此,当空间马尔可夫属性获得时,CAR 提供了一种更简单的方法来对自相关地理参考面数据进行建模。
有关更多详细信息,请参阅Gis 和空间数据分析:融合观点。
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