(1)実質的にそっちのほうが適切な場合がある。社会的ネットワークとか。書籍)をみよとのこと。空間モデルが表現する空間的パターンには3種類ある。(2)誤差の空間的相関。(3)空間ドリフト、つまり、モデルのパラメータが位置によって異なる場合。J.Mktg)というのが挙げられている。\beta[Z]$である。これからの課題として以下の3点が挙げられている。次のような取り組みがあるのだそうだ。マルコフ確率場でモデリングする。条件付き確率分布の関数形にたいする制約がきつくなりすぎるのが欠点。最尤解を高速に求めるアルゴリズム。specification(MESS)を適用する。これは従属変数の空間的変換に基づいている。最近隣空間依存(つまり近隣はひとつしかない)という特定のケースにおける、閉形式の最尤解。最近隣モデルのベイズ推定における条件付分布の中心の表現。複雑な行列演算が不要。[←MAP推定ってこと?]マーケティング変数の地理的パターンを理解したい場合、$X$が内生になるので、それを修正するという問題が生じる。I)$という風に組むわけ。MktgSci.)というのをみるとよさそう。選択行動のメカニズムを理解するという観点からいえば、空間モデルそれ自体は、行動の背後にある構成概念について大したことを教えてくれないだろう。モデル比較が役に立つ。JMR)をみよ[←面白そう]。いずれにせよ、行動科学者との協働が大事だ、云々。