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面板数据固定效应和随机效应的区别，固定效应和随机效应的区别和联系
固定效应：表示你打算比较的就是你现在选中的这几组，如：比较3种药物的疗效，先固定三种药，结论仅限于这三种药。随机效应：表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去。
固定效应模型与随机效应模型的区别是什么?
一、表示不同：
固定效应模型，表宏银核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：
个处理可以由实验者具体选定。
此时所得结论仅适用于该分析中所考虑的 个因子水平，
而不搏衡能推广到未曾明确考虑的相似的因子水平中去。
此时模型的参数为（, 2, 2） 。
这称为固定效应模型。
个处理可以看作是来自一个较大总体的一个随机样本。
在这种情况下，能够把所得结论
推广到总体的所有处理中去。
这里， 2 是随机变量，服从某个分布。
需要检验关于2
的变异性假设并试图估计这一变异性。
这称为随机效应模型。
扩展资料：
在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。
除了固定效应模型，典型的面板数据分析方法还有随机效应模型和混合效应模型。
固定效应模型(FEM)假设所有的纳入研究拥有共同的真实效应量，而随机效应模型(REM)中的真实效应随研究的不同而改变。
基蔽掘于不同模型的运算，所得到的合并后的效应量均数值也不相同。
参考资料来源：百度百科-固定效应模型
