Data-Driven Spatial Weight Matrices for Space-Time Autoregressive Models: A Similarity-Based Framework with an Application to Global Temperature Dynamics
تقترح هذه الورقة إطار عمل قائم على البيانات لبناء مصفوفات الأوزان المكانية بناءً على التشابه الإحصائي بدلاً من القرب الجغرافي لتعزيز نماذج الانحدار الذاتي للزمان والمكان، مُثبتةً من خلال تحليل درجات الحرارة العالمية أن التوصيفات القائمة على التشابه، ولا سيما تلك التي تستخدم مسافة هامينج، تُحسن دقة التنبؤ بشكل كبير مقارنة بالنهج التقليدية القائمة على التجاور.