Stata软件的随机效应模型：基本原理
在随机效应模型中，假设模型中不随时间变化的非观测效应与误差项相关，即随机效应模型的表达式如下：
其中，i= 1, 2, …, N表示个体成员，t = 1, 2, …, T代表时间跨度。
模型中不随时间变化的非观测效应 i u与随机误差项 it v不相关，因此随机效应模型也可以写成如下形式：
其中， it δ= iit u+v为复合扰动项。
对于随机效应模型，虽然假定模型中不随时间变化的非观测效应u i 与随机误差项v it 不相关，但是由于u i 的存在，同一个体在不同时间的扰动项一般存在相关性，因此对于随机效应模型，一般使用GLS进行估计。
