패널 데이터 고정 효과 모델은 임의 모델로 대체할 수 있습니다. 무작위 효과 모델은 고전적인 선형 모델의 보급입니다. 즉, 원래 회귀 계수를 무작위 변수로 간주하는 것입니다. 일반적으로 정규 분포에서 나온 것으로 가정합니다. 모델의 일부 계수가 무작위이고 다른 요소가 고정되어 있는 경우 일반적으로 혼합 모델이라고 합니다. 정의는 간단하지만 선형 혼합 모델에 대한 연구와 응용도 성숙해졌지만, 다른 측면에서 보면 많은 통계적 사고방식을 종합할 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 요약하면, 이 모델은 주파수 파와 베이지안 모델의 조합이며, 고차원 데이터 분석에 대한 고전적인 매개 변수 통계의 선구자이며, 특정 관련 구조를 가진 관측을 맞추는 전형적인 도구입니다.