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Hausman检验是用H0代表要验证的零假设，H1代表对立假设。Hausman检验的主要思想是寻找两个不同的估计值θ^和θ~。估计值θ^永远是一致的。即使零假设H0不成立的情况下，θ^仍然具有一致性。估计值#只有在零假设成立的情况下才具有一致性。在零假设不成立的情况下，θ~不一致。因此θ^－θ~在零假设成立的情况下是接近于零的，而在零假设不成立的时候，θ^－θ~不接近于零。Hausman的思想是把验证H0的正确性变成检验θ^－θ~是否为零。因此不论何种检验问题，只要我们能找到Hausman所要求的两个估计值，我们就能应用Hausman检验。

最pratical的方法：运行HAUSMAN检验，若结果显著（结果为0.000 or something），则用fixed effect model，如果不显著，则用random effect model。
是不是很简单？楼主自己就可以判断啦~希望采纳

hausman检验的结果，看回归下面的p值，若是在10%水平下的，一般的都可以认为使用固定效应模型更合适，大于了10%显著水平，就考虑随机效应模型更合适了。其实这个也只是一个简单的判断标准，平时做论文使用固定还是随机就是这个判断标准。但是考虑到内生性问题，还是用工具变量方法更好吧。个人做论文的体验，研究生一枚，也正在学习过程中。希望对你有用。