“Random effects（随机效应）”是统计学/计量经济学中的术语，指在模型中把某些影响因素视为从总体分布中“随机抽取”的效应，用来刻画个体（如受试者、学校、公司、地区等）之间的未观测差异。常见于混合效应模型（mixed-effects models）与层级/多层模型（hierarchical/multilevel models）中。除统计含义外，在其他语境中也可能字面指“随机产生的效果”，但最常用的是前者。
/rndm fekts/
Random effects help account for differences between patients.
随机效应有助于解释不同病人之间的差异。
We fitted a mixed-effects model with random effects for classrooms to capture correlation among students taught by the same teacher.
我们拟合了一个混合效应模型，为“班级”设置随机效应，以捕捉同一位老师教授的学生之间的相关性。
“Random”源自表示“无规则、偶然”的含义，“effects”意为“效应/影响”。在统计建模中，“随机效应”这一说法强调：这些效应不是为每个组/个体都单独估计一个固定常数，而是被假定来自某个概率分布（常见如正态分布），从而用较少参数表达组间变异并支持对总体的推断。
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