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隨機效應(yīng)，隨機效應(yīng)模型用考慮時間和截面效應(yīng)嗎

來源：整理 時間：2025-03-26 06:36:01 編輯：智能門戶 手機版

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1，隨機效應(yīng)模型用考慮時間和截面效應(yīng)嗎

隨機效應(yīng)的意思是 該因素的影響是隨機的，因此如果指定為隨機效應(yīng)時，則結(jié)果的推過可以不被該因素的范圍限制所以當指定為固定效應(yīng)時，你的結(jié)論推廣 時 就只能考慮該因素所分析的范圍內(nèi)
白仲林《面板數(shù)據(jù)的分析及stata的應(yīng)用》提到 可以用豪斯曼檢驗

隨機效應(yīng)模型用考慮時間和截面效應(yīng)嗎

2，輻射物理中隨機性效應(yīng)和確定性效應(yīng)是什么介紹一下

在輻射物理中，關(guān)于隨機性效應(yīng)和確定性效應(yīng)是這樣定義的： 隨機性效應(yīng)是指效應(yīng)的發(fā)生幾率（而非嚴重程度）與劑量大小有關(guān)的那些效應(yīng)，隨機性效應(yīng)與劑量的關(guān)系是線性、無閾的。 確定性效應(yīng)是一種有“閾值”的效應(yīng)，受到的劑量大于閾值，這種效應(yīng)就會發(fā)生，而且其嚴重程度與所受劑量大小有關(guān)，劑量越大后果越嚴重。

輻射物理中隨機性效應(yīng)和確定性效應(yīng)是什么介紹一下

3，回歸和靜態(tài)回歸隨機效應(yīng)與固定效應(yīng)的區(qū)別

在我認知范圍內(nèi)，多重共線性問題一直不是計量里的什么大問題，回歸之前看看各變量之間的相關(guān)系數(shù)基本就可以確定是否需要進一步檢驗了，線性相關(guān)性比較高，那就直接剔除吧！異方差檢驗我也沒有做過，我一般直接就用穩(wěn)健標準差，從來不用一般標準差！至于自相關(guān)檢驗這個問題也是沒有做過的！我認為做什么檢驗和文章關(guān)系比較大！我做過一篇FDI的文章，里面采用FDI存量數(shù)據(jù)，存量數(shù)據(jù)肯定有很強自相關(guān)性，于是我就采用動態(tài)面板估計了，后來經(jīng)過幾個模型的比對發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI存量的自相關(guān)性對回歸結(jié)果影響很小。計量實證還是應(yīng)該為自己的思想服務(wù)，檢驗越多、方法越復(fù)雜不見得就一定是好事！以上愚見，僅供參考！水平有限，望請諒解！
不需要，一般的線性回歸不需要只有在面板回歸時 才會考慮

回歸和靜態(tài)回歸隨機效應(yīng)與固定效應(yīng)的區(qū)別

4，fixed effect與random effect有何區(qū)別

前者是固定效應(yīng)，后者是隨機效應(yīng)
fixed effect表示固定效果、固定影響、 固定效應(yīng)、固定影響模型（計算機及相關(guān)學(xué)科用語）。 例如：this method overcomes the disadvantages of fixed effect analysis. 這一方法克服了固定效應(yīng)分析等方法的不足。 random effect表示隨機效應(yīng)、隨機影響、隨機效果、隨機任意一種效果。 例如：random effect tests for frailty models and extended residuals for the fit of models.脆弱性模型的隨機效應(yīng)檢驗和推廣的擬合檢驗. 二者的區(qū)別在于：前者表示確定、固定影響。后者表示隨機、不確定性的影響。?

5，隨機效應(yīng)RANDOM EFFECT怎么才能得到

不知道你說的random effects 指的是什么。 coefficient 就是各個變量的fixed effects. sigma_u 和sigma_e是random effects. sigma_u是因為個體引起的random variance(level 2), sigma_e是residual (level 1). rho 是intraclass correlation, 也就是level 1 和level 2 之間的covariance. 找一些multilevel modeling的資料看一下， 應(yīng)該很清楚的。*******************************如果你對這個答案有什么疑問，請追問，另外如果你覺得我的回答對你有所幫助，請千萬別忘記采納喲！
fixed effect表示固定效果、固定影響、 固定效應(yīng)、固定影響模型（計算機及相關(guān)學(xué)科用語）。 例如：this method overcomes the disadvantages of fixed effect analysis. 這一方法克服了固定效應(yīng)分析等方法的不足。 random effect表示隨機效應(yīng)、隨機影響、隨機效果、隨機任意一種效果。 例如：random effect tests for frailty models and extended residuals for the fit of models.脆弱性模型的隨機效應(yīng)檢驗和推廣的擬合檢驗. 二者的區(qū)別在于：前者表示確定、固定影響。后者表示隨機、不確定性的影響。?

6，采用隨機效應(yīng)模型的依據(jù)是什么

隨機效應(yīng)最直觀的用處就是把固定效應(yīng)推廣到隨機效應(yīng)。注意，這時隨機效應(yīng)是一個群體概念，代表了一個分布的信息 or 特征，而對固定效應(yīng)而言，我們所做的推斷僅限于那幾個固定的（未知的）參數(shù)。例如，如果要研究一些水稻的品種是否與產(chǎn)量有影響，如果用于分析的品種是從一個很大的品種集合里隨機選取的，那么這時用隨機效應(yīng)模型分析就可以推斷所有品種構(gòu)成的整體的一些信息。這里，就依據(jù)了經(jīng)典的頻率派的思想-任何樣本都來源于一個無限的群體(population)。同時，引入隨機效應(yīng)就可以使個體觀測之間就有一定的相關(guān)性，所以就可以用來擬合非獨立觀測的數(shù)據(jù)。經(jīng)典的就有重復(fù)觀測的數(shù)據(jù)，多時間點的記錄等等，很多時候就叫做縱向數(shù)據(jù)(longitudinal data)，已經(jīng)成為很大的一個統(tǒng)計分支。上述兩點基本上屬于頻率派，分析的工具也很經(jīng)典，像極大似然估計，似然比檢驗，大樣本的漸近性等。但是，應(yīng)該注意到把固定的參數(shù)看做是隨機變量，可是貝葉斯學(xué)派的觀念。當然，mixed models 不能算是完全的貝葉斯模型，因為貝葉斯學(xué)派要把所有的未知的參數(shù)都看作是隨機的。所以有人把它看做是半貝葉斯的 or 經(jīng)驗貝葉斯的。在這個模型上，我們可以看到兩個學(xué)派很好的共存與交流，在現(xiàn)代的統(tǒng)計方法里兩種學(xué)派互相結(jié)合的例子也越來越多。眾所周知，隨機效應(yīng)有壓縮(shrinkage)的功能, 而且可以使模型的自由度(df) 變小。這個簡單的結(jié)果，對現(xiàn)在的高維數(shù)據(jù)分析的發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用
ar模型建模的原理是：對于標準激勵（白噪聲信號），總能找到一個足夠高階的常系數(shù)線性微分方程（或差分方程），使其輸出的信號和待建模信號一致，其方程系數(shù)即可完全描述信號特征。ar模型是“自回歸模型”；ma模型是“滑動平均模型”；arma則為“自回歸滑動平均模型”。可以用足夠高階的ma或arma模型等效ar模型，其他亦同。ar模型等只能對平穩(wěn)隨機信號建模。
文章TAG：隨機效應(yīng)模型考慮隨機效應(yīng)

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