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1，随机效应模型用考虑时间和截面效应吗

随机效应的意思是 该因素的影响是随机的，因此如果指定为随机效应时，则结果的推过可以不被该因素的范围限制所以当指定为固定效应时，你的结论推广 时 就只能考虑该因素所分析的范围内
白仲林《面板数据的分析及stata的应用》提到 可以用豪斯曼检验

随机效应模型用考虑时间和截面效应吗

2，辐射物理中随机性效应和确定性效应是什么介绍一下

在辐射物理中，关于随机性效应和确定性效应是这样定义的： 随机性效应是指效应的发生几率（而非严重程度）与剂量大小有关的那些效应，随机性效应与剂量的关系是线性、无阈的。 确定性效应是一种有“阈值”的效应，受到的剂量大于阈值，这种效应就会发生，而且其严重程度与所受剂量大小有关，剂量越大后果越严重。

辐射物理中随机性效应和确定性效应是什么介绍一下

3，回归和静态回归随机效应与固定效应的区别

在我认知范围内，多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题，回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了，线性相关性比较高，那就直接剔除吧！异方差检验我也没有做过，我一般直接就用稳健标准差，从来不用一般标准差！至于自相关检验这个问题也是没有做过的！我认为做什么检验和文章关系比较大！我做过一篇FDI的文章，里面采用FDI存量数据，存量数据肯定有很强自相关性，于是我就采用动态面板估计了，后来经过几个模型的比对发现，FDI存量的自相关性对回归结果影响很小。计量实证还是应该为自己的思想服务，检验越多、方法越复杂不见得就一定是好事！以上愚见，仅供参考！水平有限，望请谅解！
不需要，一般的线性回归不需要只有在面板回归时 才会考虑

回归和静态回归随机效应与固定效应的区别

4，fixed effect与random effect有何区别

前者是固定效应，后者是随机效应
fixed effect表示固定效果、固定影响、 固定效应、固定影响模型（计算机及相关学科用语）。 例如：this method overcomes the disadvantages of fixed effect analysis. 这一方法克服了固定效应分析等方法的不足。 random effect表示随机效应、随机影响、随机效果、随机任意一种效果。 例如：random effect tests for frailty models and extended residuals for the fit of models.脆弱性模型的随机效应检验和推广的拟合检验. 二者的区别在于：前者表示确定、固定影响。后者表示随机、不确定性的影响。?

5，随机效应RANDOM EFFECT怎么才能得到

不知道你说的random effects 指的是什么。 coefficient 就是各个变量的fixed effects. sigma_u 和sigma_e是random effects. sigma_u是因为个体引起的random variance(level 2), sigma_e是residual (level 1). rho 是intraclass correlation, 也就是level 1 和level 2 之间的covariance. 找一些multilevel modeling的资料看一下， 应该很清楚的。*******************************如果你对这个答案有什么疑问，请追问，另外如果你觉得我的回答对你有所帮助，请千万别忘记采纳哟！
fixed effect表示固定效果、固定影响、 固定效应、固定影响模型（计算机及相关学科用语）。 例如：this method overcomes the disadvantages of fixed effect analysis. 这一方法克服了固定效应分析等方法的不足。 random effect表示随机效应、随机影响、随机效果、随机任意一种效果。 例如：random effect tests for frailty models and extended residuals for the fit of models.脆弱性模型的随机效应检验和推广的拟合检验. 二者的区别在于：前者表示确定、固定影响。后者表示随机、不确定性的影响。?

6，采用随机效应模型的依据是什么

随机效应最直观的用处就是把固定效应推广到随机效应。注意，这时随机效应是一个群体概念，代表了一个分布的信息 or 特征，而对固定效应而言，我们所做的推断仅限于那几个固定的（未知的）参数。例如，如果要研究一些水稻的品种是否与产量有影响，如果用于分析的品种是从一个很大的品种集合里随机选取的，那么这时用随机效应模型分析就可以推断所有品种构成的整体的一些信息。这里，就依据了经典的频率派的思想-任何样本都来源于一个无限的群体(population)。同时，引入随机效应就可以使个体观测之间就有一定的相关性，所以就可以用来拟合非独立观测的数据。经典的就有重复观测的数据，多时间点的记录等等，很多时候就叫做纵向数据(longitudinal data)，已经成为很大的一个统计分支。上述两点基本上属于频率派，分析的工具也很经典，像极大似然估计，似然比检验，大样本的渐近性等。但是，应该注意到把固定的参数看做是随机变量，可是贝叶斯学派的观念。当然，mixed models 不能算是完全的贝叶斯模型，因为贝叶斯学派要把所有的未知的参数都看作是随机的。所以有人把它看做是半贝叶斯的 or 经验贝叶斯的。在这个模型上，我们可以看到两个学派很好的共存与交流，在现代的统计方法里两种学派互相结合的例子也越来越多。众所周知，随机效应有压缩(shrinkage)的功能, 而且可以使模型的自由度(df) 变小。这个简单的结果，对现在的高维数据分析的发展起到了至关重要的作用
ar模型建模的原理是：对于标准激励（白噪声信号），总能找到一个足够高阶的常系数线性微分方程（或差分方程），使其输出的信号和待建模信号一致，其方程系数即可完全描述信号特征。ar模型是“自回归模型”；ma模型是“滑动平均模型”；arma则为“自回归滑动平均模型”。可以用足够高阶的ma或arma模型等效ar模型，其他亦同。ar模型等只能对平稳随机信号建模。

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