大家好，固定效应模型与随机效应模型的区别相信很多的网友都不是很明白，包括不建议 使用 随机效应也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于固定效应模型与随机效应模型的区别和不建议 使用 随机效应的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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固定效应模型与随机效应模型的区别
面板数据和横断面数据的区别就在于，面板数据多了一个时间的维度。也就是说，一个人的数据不但能够横向的和同一时间的其他人相比，也能够纵向的和之前之后的自己相比。如果把一个人在不同时间的数据称为一组数据的话，那么前者称为组间差异，后者称为组内差异。
在这种情况下，如果我们要估计出准确的参数，组间和组内差异都要考虑到，不然这些扰动就会钻到估计的参数里面去捣乱。
固定效应的办法就是给每个人单独的创造出一个名义变量，数据属于这个人就为1，不属于这个组就为0，于是这个名义变量就可以看作是承载着这个人的所有不随着时间变化的特质的综合。于是把这些名义变量代入进回归方程式进行回归，相当于『吸』走了每个人不随着时间变化的特质组间差异，只留下了组内差异，从而得到准确的回归结果。通俗的说，如果我们对赞数和答案质量进行回归的话，有的人无论何时出场自带200赞，那么他的固定效应就会被以他的名字命名的名义变量给吸收掉，参数估计出来就是+200，而这个参数被吸附掉之后，质量和赞数之间的真实关系才会被我们估计出来。
为什么随机扰动项的期望为零
随机扰动项的期望为零，是因为随机扰动是随机性的，其取值是不定的，可能是正的，也可能是负的，但由于其是随机的，经过大量的实验或者运算后，其取值会呈现出一种平均的趋势，使得随机扰动项的期望值为零。此外，随机扰动项是指一种无法被准确测量的误差，其值的大小和方向是不确定的，所以其期望为零也表明了一种对整个模型进行了均衡调整的结果。对于一种模型，如果每次随机扰动的期望都不为零，那么模型就不能被有效地应用，随机扰动项的期望为零也保证了模型的可靠性和科学性。因此，随机扰动项的期望值为零是对于任何统计分析模型来说，基本的假设之一，也是整个模型的一个重要保证。
固定效应模型和随机效应模型是依据什么划分的
固定效应模型是什么意思
固定效应模型一般简称为FEM，其全称是fixedeffectsmodel。固定效应模型是一种面板数据分析方法，指的是实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。固定效应回归是一种空间面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。
随机效应模型是什么意思
随机效应模型一般简称REM，其全称是randomeffectsmodels。随机效应模型的回归系数被看作是随机变量，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
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