Mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên còn được gọi là mô hình các thảnh phần sai số (Error Components Model), nó khác với mô hình các ảnh hưởng cố định ở sự biến động giữa các cá thể. Nếu sự biến động giữa các thể (thể hiện bởi các thành phần sai số theo cá thể) có tương quan với biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định, thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các cá thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến giải thích.
Ý tưởng cơ bản của mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mô hình: Yit = β1i + β2Xit + uit
Thay vì xem β1i là cố định, ta giả định đó là một biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là β1 (không có ký hiệu i ở đây). Và giá trị tung độ gốc cho một công ty riêng lẻ có thể được biểu thị là:
β1i = β1 + εi
trong đó εi là số hạng sai số ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng σ2
ε ; nó tiêu biểu cho sự sai lệch ngẫu nhiên của từng tung độ gốc so với giá trị trung bình β1
Thay vào mô hình ban đầu ta có:
Yit = β1 + εi + β2Xit + uit = β1 + β2Xit + wit với wit = εi + uit
Số hạng sai số kế hợp wit bao gồm hai thành phần: εi là thành phần sai số theo không gian, hay theo các cá nhân, và uit là thành phần sai số theo không gian và chuỗi thời gian kết hợp.
Phương pháp ước lượng thích hợp cho mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên là phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized least squares, GLS).