固定效应模型和随机效应模型有何异同 随机效应模型和固定效应模型哪个好
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方差分析中,固定因子和随机因子有何不同?
1、随机变量 一般你的变量目前所取值属于一些特定范围，不能代表总体时，可将该变量设定为随机变量。固定变量 一般是你的变量目前所取值 能够涵盖总体范围时，可将该变量设定为固定变量。
2、固定因子指不变的固子，随机因子就随着条件的变化而变化的。协变量：一般指连续变量。公式：z=x+y，当x固定不变时，z随y的变化而变化。这时可以说，x是固定因子，y是随机因子。协方差分析中的协变量就是控制变量。
3、固定因子指不变的固子，是固定的。随机因子就随着条件的变化而变化的。公式：z=x+y，当x固定不变时，z随y的变化而变化。这时可以说，x是固定因子，y是随机因子。假设某一因子为“操作员”，且该因子具有三个水平。
4、完全随机试验就是简单的单因素方差分析 但是在随机区组试验中，可以用双因素无重复方差分析，因为区组作为局部控制的一项手段，对于减小误差是相当有效的(一般区组间的F测验可以不必进行，因为试验目的不是研究区组效应的)。
随机效应模型和固定效应模型的区别
1、表示不同：固定效应模型，表示打算比较的就是现在选中的这几组。随机效应模型，表示打算比较的不仅是设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到所能代表的总体中去。
2、用reg做是混合OLS回归，而用xtreg做的是固定效应模型，两者存在着不同额。隐含的原始假定是个体间不存在异质性。两者间自然存在着区别额。
3、固定效应模型和随机效应模型在对模型参数和拟合度的要求上也有所不同。固定效应模型通常比随机效应模型更为严格，因为它假定所有的因素都是时间恒定的，并且假设所有的自变量和被解释变量均存在线性关系。
固定效应模型与随机效应模型的区别
1、表示不同：固定效应模型，表示打算比较的就是现在选中的这几组。随机效应模型，表示打算比较的不仅是设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到所能代表的总体中去。
2、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。
3、固定效应模型和随机效应模型在对模型参数和拟合度的要求上也有所不同。固定效应模型通常比随机效应模型更为严格，因为它假定所有的因素都是时间恒定的，并且假设所有的自变量和被解释变量均存在线性关系。
4、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。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。
固定效应模型与随机效应模型有什么区别?
表示不同：固定效应模型，表示打算比较的就是现在选中的这几组。随机效应模型，表示打算比较的不仅是设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到所能代表的总体中去。
固定效应模型和随机效应模型在对模型参数和拟合度的要求上也有所不同。固定效应模型通常比随机效应模型更为严格，因为它假定所有的因素都是时间恒定的，并且假设所有的自变量和被解释变量均存在线性关系。
固定效应模型与随机效应模型的区别是性能和组成部分。固定效应模型，即固定效应回归模型，简称FEM，是一种面板数据分析方法。
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。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。
用reg做是混合OLS回归，而用xtreg做的是固定效应模型，两者存在着不同额。隐含的原始假定是个体间不存在异质性。两者间自然存在着区别额。