@Article{, title={Spatial Regression Models Estimation for the poverty Rates In the districts of Iraq in 2012 تقدير نماذج الأنحدار الحيزي لنسب الفقر في أقضية العراق للعام 2012}, author={سوسن قاسم هادي and عمر عبد المحسن علي}, journal={journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية}, volume={20}, number={79}, pages={337-351}, year={2014}, abstract={The research took the spatial autoregressive model: SAR and spatial error model: SEM in an attempt to provide a practical evident that proves the importance of spatial analysis, with a particular focus on the importance of using regression models spatial and that includes all of them spatial dependence, which we can test its presence or not by using Moran test. While ignoring this dependency may lead to the loss of important information about the phenomenon under research is reflected in the end on the strength of the statistical estimation power, as these models are the link between the usual regression models with time-series models. Spatial analysis had been applied on Iraq Household Socio-Economic Survey: IHSES 2012. To measure the preference models used in the research was the use of such standards compared: Root Mean Squares Error: RMSE, Mean Absolute Percentage Error: MAPE and , and Adjusted determinant coefficient: with different weight matrices (binary and modified) take into account the effect of neighborhoods of districts.

تناول البحث نموذج الانحدار الذاتي الحيزي ونموذج الخطأ الحيزي في محاولة لتقديم دليل عملي يوضح اهمية التحليل الحيزي، مع التركيز بصفة خاصة على أهمية استعمال نماذج الانحدار الحيزي والتي تضم كل منها الاعتمادية الحيزية التي يتم أختبار وجودها من عدمه بأختبار موران، وان تجاهل هذه الاعتمادية قد يؤدي إلى ضياع معلومات مهمة عن تلك الظاهرة تنعكس في نهاية المطاف على قوة تقدير المؤشر الإحصائي المستخرج، تعدّ هذه النماذج حلقة الوصل بين نماذج الأنحدار المعتادة مع نماذج السلاسل الزمنية. وتم تطبيق التحليل الحيزي على بيانات المـسح الأجـتماعي والأقـتصادي لـلأسرة فـي العراق 2012. ولقياس افضلية النماذج المستعملة في البحث تم استعمال معايير مقارنة مثل: الجذر التربيعي لمتوسط مربعات الخطأ ومتوسط الخطأ النسبي المطلق ومعامل التحديد المعدل، وبمصفوفات وزن مختلفة (ثنائية و معدلّة) تأخذ بعين الأعتبار تأثير الجوارات بين الأقضية.} }