Fixed Effect

横截面数据 cross sectional data

横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。

时间序列数据 time-series data

在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。

面板数据：

是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。

举例：

如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。

如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。

如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为：

北京市分别为8、9、10、11、12；

上海市分别为9、10、11、12、13；

天津市分别为5、6、7、8、9；

重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。

这就是面板数据。

方差分析主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。

固定效应模型（fixed effects model），即固定效应回归模型，简称FEM，是一种面板数据分析方法。它是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。固定效应回归是一种空间面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。

固定效应模型可分为三类：

（1）个体固定效应模型：个体固定效应模型是对于不同的时间序列（个体）只有截距项不同的模型：

从时问和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的，而目除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有（未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化。

（2）时点固定效应模型：时点固定效应模型就是对于不同的截面（时点）有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面，模型的截距显著不同，但是对于不同的时间序列（个体）截距是相同的，那么应该建立时点固定效应摸型：

（3）时点个体固定效应模型：时点个体固定效应模型就是对于不同的截面（时点）、不同的时间序列（个体）都有不同截距的模型。如果确知对于不同的截面、不同的时间序列（个体）模型的截距都显著不相同，那么应该建立时点个体固定效应模型：

与随机模型的比较

FEM：假设所有纳入的研究拥有共同的真实效应量，或者除了随机误差外，所观察效应量均为真实效应量。如比较对糖尿病黄斑水肿（DME）的抗血管内皮生长因子（Anti-VEGF）药物中aflibercept与bevacizumab疗效，除了药物自身疗效外，其他患者背景、药物使用情况及测量结局的工具等均“一致”，每个研究的观察效应量差别仅仅是由于抽样误差引起，也就是说，每个研究的观察效应量就“等于”其真实效应量。Cochrane Handbook已明确指出，当异质性小于40%，建议采用FEM进行Meta合并，因此，FEM对各研究背景较为苛刻，仅适用于“理想化”研究背景。

REM：如上所述，FEM中假设所有研究的真实效应量是相同的，但在大多数的系统评价和Meta分析中这是很难实现的。因为研究的对象很难保存同质性，所以在REM中的真实效应量会随着不同的研究所改变，例如一个研究的效应量可能比拥有不同年龄、教育背景、健康程度等参与者的研究的效应量更高或更低，所以真实效应量的大小不仅取决于样本的抽样误差，还取决于参与者或研究对象以及进行的干预措施等，也可称其为异质性。

判断面板数据是固定模型还是随机模型要用hausman检验。

再粘一个知乎的回答

固定效应相当于比如你有两组数据组A和组B 分别是两组时间序列的数然后固定效应就是要把组A和组B加一个名义变量然后我们在考察影响的时候要利用这个名义变量减去各个组的影响。相当于把组间差距去掉再进行分析

https://www.zhihu.com/question/47380734

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaobaohuizi/p/8807745.html

Fixed Effect相关推荐

聚类标准误（cluster standard errors）是什么，什么情况下需要聚类，控制了固定效应（fixed effect）还需要聚类吗？
Cluster standard errors又称 or Liang-Zeger standard errors. 1. Intuition-一个经典的例子如果想考察一项新的教学方式,如引入课堂投影 ...
UA MATH571B 试验设计VI 随机效应与混合效应2
UA MATH571B 试验设计VI 随机效应与混合效应2 两个factor的混合效应模型 Restricted Model Unrestricted Mixed Model 对两因素随机与混合效应模 ...
UA MATH571B 试验设计IV RCBD与Latin Square上
UA MATH571B 试验设计IV RCBD与Latin Square上 RCBD Latin Square Design Graeco-Latin Square Design BIBD RCBD ...
UA MATH571B 试验设计III 单因素试验设计1
UA MATH571B 试验设计III 单因素试验设计单因素ANOVA 模型设定与假设 ANOVA F检验单因素ANOVA 方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)是两样本 ...
一般线性模型和混合线性模型_线性混合模型如何工作
一般线性模型和混合线性模型生命科学的数学统计和机器学习 (Mathematical Statistics and Machine Learning for Life Sciences) This i ...
机器人的动力学和动力学联系_通过机器学习了解幸福动力学（第2部分）
机器人的动力学和动力学联系 Happiness is something we all aspire to, yet its key factors are still unclear. 幸福是我们所 ...
随机效应估算与固定效应估算_一般混合线性模型固定效应、随机效应与另一随机向量的联合估计...
一般混合线性模型固定效应.随机效应与另一随机向量的联合估计周永正 [期刊名称] <数学的实践与认识> [年 ( 卷 ), 期] 2011(041)019 [摘要] 讨论一般混合线性模型 ...
大规模机器学习在LinkedIn预测模型中的应用实践
预测模型在 LinkedIn 的产品中被广泛应用,如 Feed.广告.工作推荐.邮件营销.用户搜索等.这些模型在提升用户体验时起到了重要的作用.为了满足建模需求,LinkedIn 开发并且开源了 Ph ...
2线性模型 r语言_多层线性模型在R语言上的实现（三）
终于有时间写新的一篇HLM在R语言的实现,有读者私信我,说写文章幅度比较小.我这里要说明下我主要想采用"小步快走"的思维给大家展示这个过程,如果一篇文章篇幅太大,我相信很多人也是看 ...

Fixed Effect

Fixed Effect相关推荐

最新文章

热门文章