固定效应和随机效应 tobit固定效应和随机效应

固定效应模型和随机效应模型的正负性变化,如何解释

在固定效应模型中，第一个变量可能会改变其他变量的方向，而随机效应模型则不会。固定效应模型可以对不同的变量间的关系进行更全面、准确的估计，而随机效应模型则更加适于识别一个特定变量的效果。它将每个变量作为独立的变量进行分析，不会受到其他变量的影响。

固定效应模型与随机效应模型的区别

固定效应认为，效应是外生固定的，最下一行中和是确定值（无需假定是否和 相关）；

随机效应认为，效应是随机的实现，最下一行中和与无关且满足特定的参数分布；

如果实际上符合随机效应中满足特定分布的假设，意味着对于每一个observation，其它observation也提供了信息，于是在随机效应下GLS估计比CV估计更有效率；反之，如果实际上是固定效应模型，CV估计是有效率的，而GLS估计则是有偏的，且在只有N趋于无穷时不一致；以上两条说明可能可以用Hausmann检验来进行模型选。固定效应的好处在于无需假设各固定效应与解释变量之间的关系，坏处在于固定效应需要估计更多的参数，因为相当于给每个个体/时间都加一个dummy，另外不随时间/个体变化的变量会被吸收进dummy而无法估计。反之，随机效应需要估计的参数是固定的，而且能估计不随时间/个体变化的变量，但是所需的假设变强了。

固定效应与随机效应的区别,固定效应与随机效应

1.固定效应模型和随机效应模型之间最大的不同就在于其基本假设，即个体不随时间改变的变量是否和所预测的或自变量相关。

2.固定效应更适合研究样本之间的区别，而随机效应适合由样本来推断总体特征。

固定效应模型和随机效应模型区别

固定效应模型和随机效应模型的区别在于其基本假设不同。前者认为效应是固定的，且误差项和解释变量相关；后者认为效应是随机的，误差项和解释变量不相关。因此固定效应模型更适用于研究样本之间的区别，而随机效应更适用于由样本来推断总体特征。

固定效应和随机效应 tobit固定效应和随机效应

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fixed effects model。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 random effects models。 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

[转载]混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型的区别是什么？

1.混合估计模型就是各个截面估计方程的 截距和斜率项都一样，也就是说回归方程估计结果在截距项和斜率项上是一样的

固定效应和随机效应 tobit固定效应和随机效应

2.随机效应模型和固定效应模型则认为回归方程估计结果在截距项和斜率项上是不一样的，所以你可以选择变截距模型，也可以选择变系数模型

3.随机效应和固定效应模型的区别在于，随机效应模型认为误差项和解释变量不相关，而固定效应模型认为误差项和解释变量是相关的

使用方法

先进行方法检验：

（原文地址： ）

固定效应和随机效应 tobit固定效应和随机效应