什么是固定效应模型和随机效应模型？

固定效应模型和随机效应模型是统计学中常用的两种线性模型。

固定效应模型假设每个样本（或实验组）的观测值受到一组固定的、预先设定好的因素影响，这些因素是不随观测值的变化而变化的。例如，我们想要研究不同人群的身高，那么固定效应模型会将身高看作是由固定因素（如性别、年龄等）影响的结果。在固定效应模型中，因子水平之间的差异是由我们感兴趣的，而因子本身并不是我们关心的。

随机效应模型则认为每个样本（或实验组）的观测值受到一组随机因素影响。这些随机因素可能是样本自身所带来的噪声、实验误差等等。这些因素对于每个样本都是不同的，也就是说每个样本都有自己的随机误差，因此在随机效应模型中我们关心的是这些随机误差的分布、方差等特征。

总之，固定效应模型适用于预先定义好的因素，而随机效应模型适用于未知或者不可控制的因素。同时，两者也可以结合起来使用，称为混合效应模型。