随机效应模型和固定效应模型的区别

问题描述

精选答案

一、表示不同：固定效应模型，表示打算比较的就是现在选中的这几组。

随机效应模型，表示打算比较的不仅是设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到所能代表的总体中去。二，含义不同随机效应模型是经典的线性模型的一种推广，就是把原来（固定）的回归系数看作是随机变量，一般都是假设是来自正态分布。如果模型里一部分系数是随机的，另外一些是固定的，一般就叫做混合模型。固定效应回归是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。固定效应模型有n个不同的截距，其中一个截距对于一个个体。可以用一系列二值变量来表示这些截距。

其他回答

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随机效应模型是一种使用随机变量的统计模型，它从根本上识别出可能随机变化的因素，并将其纳入到模型中。采用随机效应模型，可以同时检验不同组之间的差异，也可以检验某一组中各成员之间的差异。

固定效应模型是一种更简单的统计模型，它假设所有变量都具有固定值，不会随时间而变化，而且独立于每个单位。因此，该模型仅在考查组内变量之间的关系时有用，而不能用于比较不同群体之间的差别。