Regression modelEconometrics / time series
แบบจำลองผลกระทบสุ่มสำหรับข้อมูลแผง
แบบจำลองผลกระทบสุ่ม (RE) สำหรับข้อมูลแผงพิจารณาผลกระทบเฉพาะรายบุคคลว่าเป็นการสุ่มตัวอย่างจากประชากร แทนที่จะเป็นค่าคงที่ ทำให้สามารถประมาณค่าได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุดแบบทั่วไป และช่วยให้สามารถอนุมานเกี่ยวกับตัวแปรอิสระที่ไม่เปลี่ยนแปลงตามเวลา ซึ่งจะถูกกำจัดออกไปในการประมาณค่าแบบผลกระทบตรึง
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+7 more
แหล่งอ้างอิง
- Balestra, P., & Nerlove, M. (1966). Pooling cross section and time series data in the estimation of a dynamic model: The demand for natural gas. Econometrica, 34(3), 585–612. DOI: 10.2307/1909771 ↗
- Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Random Effects Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/econometrics/panel-random-effects-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- แบบจำลองผลคงที่เศรษฐมิติ↔ compare
- การวิเคราะห์ข้อมูลพาเนลเศรษฐมิติ↔ compare
- Panel Generalized Least Squares (Panel GLS)เศรษฐมิติ↔ compare
- การทดสอบ Hausman Test สำหรับข้อมูลแบบ Panelเศรษฐมิติ↔ compare
- Panel OLS (Pooled Ordinary Least Squares)เศรษฐมิติ↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
การวิเคราะห์ข้อมูลแผงแบบฟูเรียร์แบบจำลองความคลาดเคลื่อนแบบสุ่มฟูเรียร์ (Fourier Random Effects Model)ตัวประมาณค่า GMM ของ Panel Arellano-Bondแบบจำลองข้อมูลแผงแบบพลวัตแบบจำลองผลกระทบคงที่แบบแผง (Panel Fixed Effects Model)Panel Generalized Least Squares (Panel GLS)การทดสอบ Hausman Test สำหรับข้อมูลแบบ Panelการถดถอยควอนไทล์บนควอนไทล์ของข้อมูลแผง (Panel Quantile-on-Quantile Regression)การประมาณค่า Panel System GMM (ตัวประมาณค่าของ Blundell-Bond)แบบจำลองผลกระทบคงที่แบบทนทานการวิเคราะห์ข้อมูลพาเนลที่แข็งแกร่ง (Robust Panel Data Analysis)Robust Random Effects Modelแบบจำลองผลกระทบสุ่มการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างแบบจำลองพารามิเตอร์แปรผันตามเวลาแบบผลกระทบสุ่ม