固定/隨機效應模型背後的概念

1. 有人可以幫我理解固定/隨機效應模型嗎？如果您已經消化了這些概念，您可以用自己的方式解釋，或者將我引導到具有特定地址（頁碼，章節等）的資源（書籍，筆記，網站），以便我可以毫無困惑地學習它們。
2. 這是真的嗎：“我們一般有固定效應，而隨機效應是特定情況”？如果描述從一般模型到具有固定和隨機效應的特定模型，我將特別感謝獲得幫助

這似乎是一個很好的問題，因為它涉及計量經濟學中的一個命名問題，當轉向統計文獻（書籍、教師等）時會打擾學生。我建議你http://www.amazon.com/Econometric-Analysis-Cross-Section-Panel/dp/0262232197 第 10 章。

假設您感興趣的變量在兩個維度上觀察（例如個體和時間）取決於觀察到的特徵和未觀察到的. 如果是觀察到的工資，那麼我們可能會爭辯說它是由觀察到的（教育）和未觀察到的技能（人才等）決定的。但很明顯，未觀察到的技能可能與教育水平相關。因此導致錯誤分解：

在哪裡是我們可能假設與相關的誤差（隨機）分量西將個人未觀察到的技能建模為隨機的個人組件。

因此模型變為：

該模型通常被標記為 FE 模型，但正如 Wooldridge 認為的那樣，將其稱為具有相關誤差分量的 RE 模型更為明智，而如果不相關它變成了一個RE模型。所以這回答了你的第二個問題，FE 設置更通用，因為它允許在和.

較舊的計量經濟學書籍傾向於將 FE 稱為具有個體特定常數的模型，不幸的是，這仍然存在於當今的文獻中（我想在統計學中他們從未有過這種困惑。我絕對建議 Wooldridge 講座發展潛在的誤解問題)

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/33984