Пространственная автокорреляция: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 18: Строка 18:
– <math>\varepsilon</math> — вектор случайных ошибок.   
– <math>\varepsilon</math> — вектор случайных ошибок.   


Если <math>\rho \neq 0</math>, наблюдения, расположенные ближе друг к другу, оказывают взаимное влияние, и стандартная оценка методом наименьших квадратов даёт смещённые и несостоятельные коэффициенты.
Если <math>\rho \neq 0</math>, наблюдения, расположенные ближе друг к другу, оказывают взаимное влияние, и стандартная оценка [[метод наименьших квадратов|методом наименьших квадратов]]даёт смещённые и несостоятельные коэффициенты.

Версия от 23:16, 19 сентября 2025


Описание Пространственная автокорреляция в эконометрике — это свойство, при котором значения экономической переменной в одной точке пространства статистически зависят от значений этой же переменной в соседних точках.
Область знаний Экономика, Статистика
Авторы
Поясняющее видео
Близкие понятия Регрессия
Среды и средства для освоения понятия Economic Disparity

Пространственная автокорреляция в эконометрике — это свойство, при котором значения одной и той же переменной в соседних географических точках статистически зависимы. Формально это выражается в модели пространственной авторегрессии:

[math]\displaystyle{ Y = \alpha + \beta\,X + \rho\,W\,Y + \varepsilon }[/math]

где – [math]\displaystyle{ Y }[/math] — вектор наблюдений зависимой переменной; – [math]\displaystyle{ X }[/math] — матрица независимых переменных; – [math]\displaystyle{ W }[/math] — матрица пространственных весов (описывающая соседство участков); – [math]\displaystyle{ \rho }[/math] — коэффициент пространственной автокорреляции; – [math]\displaystyle{ \varepsilon }[/math] — вектор случайных ошибок.

Если [math]\displaystyle{ \rho \neq 0 }[/math], наблюдения, расположенные ближе друг к другу, оказывают взаимное влияние, и стандартная оценка методом наименьших квадратовдаёт смещённые и несостоятельные коэффициенты.