空间回归模型

　　《空间回归模型》主要解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题，为社会科学家完备地介绍如何将空间依赖性的分析纳入回归框架。《空间回归模型》作者向读者介绍了两种应用广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。

　　迈克尔？沃德（Michael D. Ward），华盛顿大学西雅图分校政治科学系教授。讲授政治学研究方法和国际关系课程。他同时是统计和社会科学中心成员。他目前的工作包括研究国际贸易和冲突的动态网络中的依赖关系。此外他还关注波斯尼亚以及俄罗斯北高加索地区不同国家团体之间的社会距离。克里斯蒂安？格里蒂奇（Kristian Skrede Gleditsch），埃塞克斯大学政府系教授以及奥斯陆国际和平研究院（PRIO）内战研究中心的研究员。他的研究兴趣包括冲突与合作，民主化和社会与政治过程中的空间维度。

第1章 导论
第1节 交互作用与社会科学
第2节 世界各国的民主
第3节 空间依赖关系介绍
第4节 将地图作为可视化数据
第5节 空间依赖性和相关性测量
第6节 接近性测量
第7节 估计空间模型
第8节 小结
第2章 空间滞后因变量
第1节 空间滞后因变量的回归
第2节 估计空间滞后y模型
第3节 空间性间隔y模型的最大似然估计：以民主研究为例
第4节 空间滞后y模型的均衡效应
第5节 意大利投票率的空间依赖关系
第3章 空间误差模型
第1节 空间误差模型
第2节 空间误差模型的最大似然估计
第3节 小结
第4章 扩展
第1节 识别连接性
第2节 推论与模型评估
第3节 小结
附录 软件选项
注释
参考文献
译名对照表