采用随机效应模型的依据是什么？

随机效应最直观的用处就是把固定效应推广到随机效应。注意，这时随机效应是一个群体概念，代表了一个分布的信息 or 特征，而对固定效应而言，我们所做的推断仅限于那几个固定的（未知的）参数。例如，如果要研究一些水稻的品种是否与产量有影响，如果用于分析的品种是从一个很大的品种集合里随机选取的，那么这时用随机效应模型分析就可以推断所有品种构成的整体的一些信息。这里，就依据了经典的频率派的思想-任何样本都来源于一个无限的群体(population)。

同时，引入随机效应就可以使个体观测之间就有一定的相关性，所以就可以用来拟合非独立观测的数据。经典的就有重复观测的数据，多时间点的记录等等，很多时候就叫做纵向数据(longitudinal data)，已经成为很大的一个统计分支。

上述两点基本上属于频率派，分析的工具也很经典，像极大似然估计，似然比检验，大样本的渐近性等。但是，应该注意到把固定的参数看做是随机变量，可是贝叶斯学派的观念。当然，mixed models 不能算是完全的贝叶斯模型，因为贝叶斯学派要把所有的未知的参数都看作是随机的。所以有人把它看做是半贝叶斯的 or 经验贝叶斯的。在这个模型上，我们可以看到两个学派很好的共存与交流，在现代的统计方法里两种学派互相结合的例子也越来越多。

众所周知，随机效应有压缩(shrinkage)的功能, 而且可以使模型的自由度(df) 变小。这个简单的结果，对现在的高维数据分析的发展起到了至关重要的作用

以下哪个属于随机效应

随机效应。就是样本从一个很大的母体抽取，家的期望(均值)相同。随机效应：就是样本从一个很大的母体抽取，期望(均值)相同。样本几乎是全部母体了，不能说个体的差异是随机的，固定效应比较好。这是从模型的设定角度说的。

什么是随机效应?在面板模型中如何估计随机效应?

模型中只有随机效应，无固定效应是随机效应，把时间维度和截面维度的数据混合起来估计随机效应。根据查询相关公开信息显示，在面板模型中把时间维度和截面维度的数据混合起来，极端地将面板数据看成一般的截面数据，用OLS来估计随机效应，面板数据具有更多的样本量和信息量，可以降低变量之间共线性的可能性、增加检验统计量的自由度和增强估计结果的有效性。

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