随机效应模型和固定效应模型选择

固定效应模型和随机效应模型区别 如何理解固定效应模型

固定效应模型和随机效应模型的区别在于它们的基本假设不同。前者认为效应是固定的，误差项与解释变量有关；后者认为效应是随机的，误差项与解释变量无关。因此，固定效应模型更适合研究样本间的差异，而随机效应模型更适合从样本推断总体特征。

固定效果模型是什么意思

固定效应模型一般简称为FEM，全称是固定效应 模型。固定效应模型(fixed effect model)是一种面板数据分析方法，是指实验结果只想比较每个自变量的特定类别或类之间的差异及其与其他自变量的特定类别或类之间的交互效应，而不是推断到同一自变量不包含的其他类别或类的实验设计。固定效应回归是空之间面板数据中的一种变量方法，随个体而变，不随时间而变。

随机效应模型是什么意思

随机效应模型一般被称为REM，全称是random effects models。随机效应模型的回归系数被视为一个随机变量，一般假设它来自正态分布。如果模型中有些系数是随机的，有些是固定的，一般称为混合模型。