Modelo de efectos aleatorios

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En estadística, un modelo de efectos aleatorios, también conocido como modelo de componentes de la varianza, es una especie de modelo lineal jerárquico. Se supone que el conjunto de datos que se analiza consiste en una jerarquía de diferentes poblaciones cuyas diferencias se refieren a esa jerarquía. En econometría, se utilizaron modelos de efectos aleatorios en el análisis de la jerárquica o de datos de panel cuando se supone no hay efectos fijos (que permite efectos individuales). El modelo de efectos aleatorios es un caso especial del modelo de efectos fijos. En contraste esto con las definiciones bioestadísticas,^[1]​^[2]​^[3]​^[4]​ que utilizan efectos "fijos" y "al azar" para referirse, respectivamente, a los efectos de la media de la población y de individuos específicos (donde la media de éstos generalmente se asume como no conocida, por lo que se usan variables latentes).

1. ↑ Diggle, Peter J.; Heagerty, Patrick; Liang, Kung-Yee; Zeger, Scott L. (2002). Analysis of Longitudinal Data (2nd edición). Oxford University Press. pp. 169–171. ISBN 0-19-852484-6. 
2. ↑ 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. 
3. ↑ Laird, Nan M.; Ware, James H. (1982). «Random-Effects Models for Longitudinal Data». Biometrics 38 (4): 963-974. JSTOR 2529876. 
4. ↑ Gardiner, Joseph C.; Luo, Zhehui; Roman, Lee Anne (2009). «Fixed effects, random effects and GEE: What are the differences?». Statistics in Medicine 28: 221-239. doi:10.1002/sim.3478.