固定效應和隨機效應的區別是什麼

固定效應回歸是一種空間面板數據中隨個體變化但不隨時間變化的一類變量方法。那麼固定效應和隨機效應的區別是什麼呢？

1、表示不同：固定效應模型，表示打算比較的就是現在選中的這幾組；隨機效應模型，表示打算比較的不僅是設計中的這幾組，而是想通過對這幾組的比較，推廣到所能代表的總體中去。

2、含義不同：𝑎個處理可以由實驗者具體選定。此時所得結論僅適用於該分析中所考慮的𝑎個因子水平，而不能推廣到未曾明確考慮的相似的因子水平中去。此時模型的參數為（𝜇，𝜏2，𝜎2）。這稱為固定效應模型；𝑎個處理可以看作是來自一個較大總體的一個隨機樣本。在這種情況下，能夠把所得結論推廣到總體的所有處理中去。這裡，𝜏2是隨機變量，服從某個分布。需要檢驗關於𝜏2的變異性假設並試圖估計這一變異性。這稱為隨機效應模型。

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