空间统计模型：CAR与SAR

在为自相关地理参考的航空数据建模时，谁会比同时使用自回归模型更喜欢使用条件自回归模型？

非空间模型

我的房屋价值取决于我的家庭园艺投资。

SAR模型

我的房屋价值是邻居的房屋价值的函数。

汽车模型

我的房屋价值是我邻居的园艺投资的一项功能。

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，而同时自回归模型（SAR）更适合于具有二阶依赖或更全局的空间自相关的情况。

CAR遵循Markov属性的空间版本这一事实可以清楚地说明这一点假定特定区域的状态会影响其邻居而不是邻居的邻居，等等。（即，它在空间上是“无内存的”）暂时不适用），而SAR则不这样做。这是由于它们指定方差-协方差矩阵的方式不同。因此，当获得空间马尔可夫属性时，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，请参见Gis和空间数据分析：聚合视角。