创建空间自回归模型(SAR)并在准备好创建模型所需的空间权重矩阵以及相关的数据后，我们可以利用stata来帮助我们进行数据的分析，对于帮助预测连续的结果变量来说是非常有帮助的，而针对英国stata空间自回归模型辅导的这个方面，留求艺的老师也是非常擅长的，可以为有需要的同学们提供到相关的辅导哦。

Stata 现在非常适合 SAR 模型。SAR 可能代表空间自回归或同时自回归。无论使用何种术语，SAR 模型都允许因变量的空间滞后、自变量的空间滞后和空间自回归误差。空间滞后是时间序列滞后的空间模拟。时间序列滞后是最近时间的变量值。空间滞后是来自附近区域的值。

SAR 模型适合新命令(对于内生协变量)和(对于面板数据)。这些模型适用于面积(也称为面)数据。观测值称为空间单位，可以是国家/地区、州、区、县、市、邮政编码或城市区块。或者不基于地理位置。比如社交网络的节点等。空间模型估计直接影响(区域对自身的影响)，并估计来自附近区域的间接或溢出效应。

Stata 提供了一套用于处理空间数据的命令，以及一本新的 [Sp] 手册。如果空间单位基于地理位置，则可以从 Web 下载定义地图的标准格式形状文件。使用单个命令，可以使溢出效果与区域之间的反距离成比例，或将其限制为仅来自相邻区域。同学可以创建自己的邻近感应自定义定义。

英国stata空间自回归模型主要学习内容：

横截面数据的 SAR 模型、面板数据的 SAR 模型、空间数据的数据管理、SAR 模型的空间加权矩阵、预测、事后估算分析、后置值选择器等。

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