固定效應認為，效應是外生固定的 ， 最下一行中和是確定值（無需假定是否和 相關）；
隨機效應認為 ， 效應是隨機的實現，最下一行中和與無關且滿足特定的參數分布；
【固定效應模型與隨機效應模型的區別】如果實際上符合隨機效應中滿足特定分布的假設，意味著對于每一個observation，其它observation也提供了信息，于是在隨機效應下GLS估計比CV估計更有效率；反之 ， 如果實際上是固定效應模型，CV估計是有效率的，而GLS估計則是有偏的 ， 且在只有N趨于無窮時不一致；以上兩條說明可能可以用Hausmann檢驗來進行模型選 。固定效應的好處在于無需假設各固定效應與解釋變量之間的關系，壞處在于固定效應需要估計更多的參數 ， 因為相當于給每個個體/時間都加一個dummy，另外不隨時間/個體變化的變量會被吸收進dummy而無法估計 。反之，隨機效應需要估計的參數是固定的，而且能估計不隨時間/個體變化的變量，但是所需的假設變強了 。
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