R语言固定效应检验和随机效应检验

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请问各位大神，在面板数据回归选择模型时，先进行F检验，再进行豪斯曼检验，请问R语言如何看结果？
F检验结果：
F test for individual effects

data:  form2
F = 308.39, df1 = 42, df2 = 548, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: significant effects


豪斯曼检验结果：
Lagrange Multiplier Test - (Breusch-Pagan) for balanced panels

data:  form2
chisq = 3000, df = 1, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: significant effects


这是说明我应该选择固定效应模型吗？但是我的变量里有不随时间变化的值，用固定效应，这些变量会被omit啊。求大神指点。跪谢！

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关键词：效应检验 固定效应 随机效应 R语言 significant

Hausman检验拒绝原假设理论上是应该用固定效应模型的。你能解释下为什么用固定效应模型不随时间变化的值会被省略？我觉得这不是一个问题。

另外固定效应还是随机效应模型其实争议很大，只不过经济学科大家喜欢用Hausman检验。Hausman检验是一个比较敏感的检验，很多时候都会拒绝随机效应模型的原假设。Gelman and Hill(2007)第246页推荐永远用随机效应模型 "Our advice is to always use multilevel modeling (random effects)"。

我觉得如果出于你的研究目的随机效应模型更合适的话，你就应该用随机效应模型。Hausman检验只是参考，不是100%严格的标准。

Gelman, A., & Hill, J. (2012). Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models (Vol. 1). New York, NY, USA: Cambridge University Press.

caimiao0714 发表于 2019-6-20 12:40
Hausman检验拒绝原假设理论上是应该用固定效应模型的。你能解释下为什么用固定效应模型不随时间变化的值会被 ...

谢谢你的建议。

caimiao0714 发表于 2019-6-20 12:40
Hausman检验拒绝原假设理论上是应该用固定效应模型的。你能解释下为什么用固定效应模型不随时间变化的值会被 ...

谢谢你的建议。

求解答这个f检验结果要怎么看啊？怎样才算拒绝原假设啊？

请问固定效应检验通过之后，如果与后面的回归模型结合呢？