比如,心理学家和经济学家也许会因为FE和RE的问题“打架”——心理学家可能会说“我们更推荐用随机效应模型(random-effects model)!”,而经济学家可能会说“我们基本都用固定效应模型(fixed-effect model)!”。但实际上,在各自熟悉的知识框架下理解FE和RE,就如同“盲人摸象”,双方可能都只看到了冰山一角。正因为...
通过收集这些数据，我们可以使用混合效应模型（mixed-effects model）来同时考虑固定效应（例如学生个人的因...
在研究效应时，固定效应与随机效应是两种主要的假设方法，它们在假设与估计上存在显著差异。固定效应假设效应与协变量有关，个体差异源自个体异质性。而随机效应则认为效应与协变量无关，个体差异源自随机抽样的特性。这两种方法在估计个体效应时，采取的策略也有所不同。在固定效应中，我们关注的是个体内部...
在HLM（混合效应模型）中，两种主要的效应类型是random effect和fixed effect。random effect代表研究中我们认为随机变化的影响因素，如个体的运动习惯和饮食偏好，它们的效果可能会因人而异。相反，fixed effect指的是预期在不同个体间保持一致的影响因素，如年龄、性别和初始体重，它们对结果变量的影响是固定...
要点一 固定效应模型（FixedEffectsModel）固定效应模型是一种常见的面板数据模型，它通过在模型中加入个体和时间虚拟变量来控制个体和时间固定效应。要点二 随机效应模型（RandomEffectsModel）随机效应模型假设个体和时间固定效应是随机变量，并在模型中加入相应的随机效应项。面板数据模型的应用场景 经济研究 社会学研究 ...
在统计学习中，固定效应(fixed effect)和随机效应(random effect)的概念常常让人困惑。以下通过实例来帮助理解它们的区别。首先，设想一个研究，目标是探究“不同肥料品种对植物生长的影响”。在这种情况下，肥料品种被视为随机效应，因为它在实验中不是固定的，每次实验都会随机选取不同的品种。比如，可能...
In this chapter we describe the two main methods of meta-analysis, fixed effect model and random effects model, and how to perform the analysis in R. For both models the inverse variance method is introduced for estimation. The pros and cons of these methods in various contexts have been ...
二者的区别在于：前者表示确定、固定影响。后者表示随机、不确定性的影响。
//.stata/support/faqs/stat/xt.html (http:\/\/.stata\/support\/faqs\/stat\/xt.html) Question I understand the basic differences between a fixed-effects and a random-effects model for a panel dataset, but what is the "between estimator...
一般而言,面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS) 进行估计(Greene ,2000)相关知识点: 试题来源: ...