Where is a fixed effect specific to

Where is a fixed effect specific to individual (group) or time period that is not included in the regression and errors are independent identically distributed
A fixed group effect model examines individual differences in intercepts, assuming the same slopes and constant variance across individual (group and entity). Since an individual specific effect is time invariant and considered a part of the intercept, ui is allowed to be correlated with other regressors
That is, OLS assumption 2 is not violated
This fixed effect model is estimated by least squares dummy variable (LSDV) regression (OLS with a set of dummies) and within effect estimation methods.
A random effect model assumes that individual effect (heterogeneity) is not correlated with any regressor and then estimates error variance specific to groups (or times). Hence, ui is an individual specific random heterogeneity or a component of the composite error term.
This is why a random effect model is also called an error component model.
The intercept and slopes of regressors are the same across individual. The difference among individuals (or time periods) lies in their individual specific errors, not in their intercepts
A random effect model is estimated by generalized least squares (GLS) when a covariance structure of an individual i, Σ (sigma), is known.

Kết quả (Việt) 2:

Trường hợp là một hiệu ứng cố định cụ thể cho cá nhân (nhóm) hoặc khoảng thời gian mà không được bao gồm trong hồi quy và sai số là độc lập hệt phân phối
Một mô hình ảnh hưởng của nhóm cố định kiểm tra sự khác biệt cá nhân trong chặn, giả sử các sườn núi cùng và phương sai không đổi trên toàn cá nhân (nhóm và thực thể). Kể từ khi một hiệu ứng cụ thể cá nhân là thời gian bất biến và được coi là một phần của đánh chặn, ui được phép có mối tương quan với các biến hồi quy khác
đó là, OLS giả định 2 không được vi phạm
các mẫu hiệu ứng cố định này được ước tính bằng bình phương tối thiểu biến giả hồi quy (LSDV) ( OLS với một tập hợp các núm vú cao su) và trong phương pháp ước lượng hiệu quả.
Một mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên giả định rằng hiệu ứng cá nhân (không đồng nhất) là không tương quan với bất kỳ regressor và sau đó ước tính lỗi sai cụ thể cho các nhóm (hoặc lần). Do đó, ui là một sự không đồng nhất ngẫu nhiên cá nhân cụ thể hoặc một phần của thuật ngữ lỗi composite.
Đây là lý do tại sao một mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên cũng được gọi là một mô hình thành phần lỗi.
Việc đánh chặn và sườn biến hồi quy là những cá nhân trên cùng. Sự khác biệt giữa các cá nhân (hoặc khoảng thời gian) nằm trong các lỗi cụ thể cá nhân của họ, không chặn họ
Một mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên được ước tính bằng bình phương tổng quát nhất (GLS) khi một cấu trúc hiệp phương sai của một cá nhân tôi, Σ (sigma), được biết đến.