創(chuàng)建空間自回歸模型(SAR)并在準備好創(chuàng)建模型所需的空間權(quán)重矩陣以及相關(guān)的數(shù)據(jù)后，我們可以利用stata來幫助我們進行數(shù)據(jù)的分析，對于幫助預測連續(xù)的結(jié)果變量來說是非常有幫助的，而針對英國stata空間自回歸模型輔導的這個方面，考而思的老師也是非常擅長的，可以為有需要的同學們提供到相關(guān)的輔導哦。

　　Stata 現(xiàn)在非常適合 SAR 模型。SAR 可能代表空間自回歸或同時自回歸。無論使用何種術(shù)語，SAR 模型都允許因變量的空間滯后、自變量的空間滯后和空間自回歸誤差?？臻g滯后是時間序列滯后的空間模擬。時間序列滯后是最近時間的變量值?？臻g滯后是來自附近區(qū)域的值。

　　SAR 模型適合新命令(對于內(nèi)生協(xié)變量)和(對于面板數(shù)據(jù))。這些模型適用于面積(也稱為面)數(shù)據(jù)。觀測值稱為空間單位，可以是國家/地區(qū)、州、區(qū)、縣、市、郵政編碼或城市區(qū)塊?；蛘卟换诘乩砦恢?。比如社交網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點等?？臻g模型估計直接影響(區(qū)域?qū)ψ陨淼挠绊?，并估計來自附近區(qū)域的間接或溢出效應。

　　Stata 提供了一套用于處理空間數(shù)據(jù)的命令，以及一本新的 [SP] 手冊。如果空間單位基于地理位置，則可以從 Web 下載定義地圖的標準格式形狀文件。使用單個命令，可以使溢出效果與區(qū)域之間的反距離成比例，或?qū)⑵湎拗茷閮H來自相鄰區(qū)域。同學可以創(chuàng)建自己的鄰近感應自定義定義。

　　英國stata空間自回歸模型主要學習內(nèi)容：

　　橫截面數(shù)據(jù)的 SAR 模型、面板數(shù)據(jù)的 SAR 模型、空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理、SAR 模型的空間加權(quán)矩陣、預測、事后估算分析、后置值選擇器等。

　　上述就是關(guān)于英國stata空間自回歸模型輔導的相關(guān)資訊與課程內(nèi)容了，希望能夠為有興趣了解的同學們提供到一定的幫助，當然了，若是有在課程輔導或建模輔導等方面需求的同學，可以通過考而思的在線老師來獲取幫助哦。