[求助]关于空间计量中的空间相关性（依赖性）检验问题

在进行空间计量分析过程中，在给定n个解释变量情况下，空间自相关检验的Moran s I (Moran 1948)、LMerr (Burridge1980)、LMsar、Lratios、Walds (Anselin 1988b)等统计量检验都显示出显著的空间相关性，但再加入第n+1个解释变量Xn+1后，除了LMsar以外，其他统计量都不再显著。同时，在Sar模型中，空间变量的参数估计显著性也大大降低。请问该如何解释？
我是如此理解的：即前一个模型中存在的空间交互作用，即邻近地区的溢出效应，其实是通过各地区间的Xn+1变量的溢出而产生的。因此，在加入该变量后，sar模型   y=pWy+BX+u        中的pWy才变得不再显著。
是否可以作如此理解？还请高人指教。

顶起~~~~~~~~~

给点儿意见啊，高人们~

高人们，给点儿意见啊~~

come on！~

在进行空间计量分析过程中，在给定n个解释变量情况下，空间自相关检验的Moran s I (Moran 1948)、LMerr (Burridge1980)、LMsar、Lratios、Walds (Anselin 1988b)等统计量检验都显示出显著的空间相关性，但再加入第n+1个解释变量Xn+1后，除了LMsar以外，其他统计量都不再显著。同时，在Sar模型中，空间变量的参数估计显著性也大大降低。请问该如何解释？
我是如此理解的：即前一个模型中存在的空间交互作用，即邻近地区的溢出效应，其实是通过各地区间的Xn+1变量的溢出而产生的。因此，在加入该变量后，sar模型   y=pWy+BX+u        中的pWy才变得不再显著。
是否可以作如此理解？还请高人指教。

Do you mean that you have a state-space(空间计量) model with autocorrelation(空间自相关检验)?

Anyway, I agree with your point of view in some way.

However, you may try the correlation between those variables, and you may also consider "Multi-colinearity" problem in those n+1 regressors.

多谢，经检验，这些变量间的相关性至少都是低于0.5的。

好厉害，受教！！！！！！！！

牛。。。。

你好，想请教一下，请问你是用什么软件做的？ Moran s I (Moran 1948)、LMerr (Burridge1980)、LMsar、Lratios、Walds (Anselin 1988b)这些统计量 都是软件自动计算得到的吗？还是自己编程计算的？