这个是正解。
再进一步说， Within表示面板数据回归中，每一个截面与其对应自变量之间的解释力度；
而Between表示存在某个因子，对每个截面之间的差异可以进行解释的解释力度。
Overall是指两者之间的综合效应。

为什么一般看within呢？因为within高说明模型的对的；而within低between高说明模型有问题且有遗漏因素。可以通过分组的方法来改善。

学到了 嘻嘻 谢谢

很受用，感谢感谢

陈强 《高级计量经济学及stata应用》（第二版）256页，有详细说明，希望有用

请问如何确定根据什么项目进行分组呢？

在面板数据回归分析中，无论是使用固定效应模型还是随机效应模型，解释变量对因变量的解释能力通常由三种类型的 R 来体现：within, between 和 overall。

- Within R（组内决定系数）衡量的是模型对个体随时间变化部分的解释能力。这是通过控制每个个案的时间不变特性而实现的。
- Between R（组间决定系数）则关注不同个体间的差异，即模型对于跨个案平均效应的解释程度。
- Overall R（总决定系数）是上述两种决定系数的综合体现。

在固定效应模型中，通常更侧重于 within R 的解读。这是因为固定效应模型主要是用来分析每个观测单位内部随时间变化的影响因素，通过个体固定效应对时不变变量进行控制。因此，在解释固定效应模型的结果时，应该主要关注within R，因为它直接反映了模型对个案内（即组内）变异的拟合程度。

对于随机效应模型，虽然其目的也在于分析影响因变量的因素，但同时也假设了个体间存在一些不可观测、且与解释变量无关的随机变化。这种模型中，overall R 更具综合性地考虑了时间序列和截面数据中的变异，并提供了对整个面板数据拟合度的整体评估。

总之，在固定效应模型中解读调整后的R时应主要看within R；而在随机效应回归结果中则需关注 overall R 以获取整体的解释能力。当然，实际应用中根据研究目的和具体问题，可能需要综合分析这三种类型的决定系数。

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with-in R方会随着固定效应增加而增加吗