ランダム効果モデル
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/01/30 08:09 UTC 版)
ランダム効果モデル（らんだむこうかもでる、random effects model、変量効果モデル、分散成分モデル variance componets model とも）は、統計学において、モデルパラメータが確率変数である統計モデル。これはマルチレベルモデルの一種であり、分析対象のデータが異なる階層から抽出され、その違いが階層に関連していると仮定する。 計量経済学では、固定効果を仮定しない（個人効果を許容する）場合に、パネルデータ分析に用いられる。ランダム効果モデルは、混合モデルの特殊なケースである。
- ^ Diggle, Peter J.; Heagerty, Patrick; Liang, Kung-Yee; Zeger, Scott L. (2002). Analysis of Longitudinal Data (2nd ed.). Oxford University Press. pp. 169–171. ISBN 0-19-852484-6
- ^ Fitzmaurice, Garrett M.; Laird, Nan M.; Ware, James H. (2004). Applied Longitudinal Analysis. Hoboken: John Wiley & Sons. pp. 326–328. ISBN 0-471-21487-6
- ^ Laird, Nan M.; Ware, James H. (1982). “Random-Effects Models for Longitudinal Data”. Biometrics 38 (4): 963–974. doi:10.2307/2529876. JSTOR 2529876.
- ^ Gardiner, Joseph C.; Luo, Zhehui; Roman, Lee Anne (2009). “Fixed effects, random effects and GEE: What are the differences?”. Statistics in Medicine 28 (2): 221–239. doi:10.1002/sim.3478. PMID 19012297.
- ^ a b Wooldridge, Jeffrey (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2nd ed.). Cambridge, Mass.: MIT Press. pp. 252. ISBN 9780262232586. OCLC 627701062
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