混合模型结合了固定效应和随机效应，适用于处理重复测量或相关数据。固定效应模型假定所有研究结果一致，适用于异质性小的情况；随机效应模型则允许回归系数为随机变量，适用于处理高维数据和参数个数大于观测个数的问题。随机效应有压缩功能，类似岭回归的二次惩罚。混合模型则考虑个体差异，如个体固定效应模型中每个个体有自己的截距项，而随机效应模型的截距项与X_(i,t)无关。"
139051723,7337247,深度学习：原理、应用与实践,"['深度学习', '神经网络', '计算机视觉', '自然语言处理', 'AI']
混合模型是一个统计模型，包含fixed effects和random effects两种效应的混合。
当重复衡量（1）相同的统计单元，或（2）聚类，或（3）相关的统计单元时，混合模型尤其有效。
Ronald Fisher研究亲属间性状值的相关性时，引入random effects modes。1950年代，Charles Roy Henderson提出
（1）fixed effects的BLUE（best linear unbiased estimates）和
（2）random effects的BLUP（best linear unbiased predictions）。
随后，混合模型在统计研究中成为主流，包括计算maximum likelihood estimates，non-linear mixed effect modes，missing data in mixed effects modes，以及Bayesian estimation of mixed effects models等。
Fixed effects model
固定效应模型
应用前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基本相同，即各独立研究的结果趋于一致，一致性检验差异无显著性。
因此，固定效应模型用于各独立研究间无差异，或差异较小的研究。
异质性小：固定，随机
异质性大：随机
p值
p>0.05或p>0.1：固定
p<=0.05或p<=0.1：随机
方差分析的三种模型：固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型
固定效应模型指实验结果只想比较每一自变量项之特定类目或类别的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。
Random effects models
是经典的线性模型的一种推广，就是把原来固定的回归系数看作是随机变量
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