GEE 和混合模型系数通常不被认为是相同的。对此的一个有效表示法是将 GEE 系数向量表示为（边际效应），将混合模型系数向量表示为（条件效应）。对于不可折叠的链接函数，这些效果显然会有所不同，因为 GEE 在几次迭代中平均了条件链接的几个实例。边际效应和条件效应的标准误差也显然会有所不同。$\beta^{(m)}$$\beta^{(c)}$

第三个经常被忽视的问题是模型规格错误。GEE 为您提供了极大的保障，防止偏离模型假设。由于稳健的误差估计，使用恒等链接的 GEE 线性系数总是可以解释为平均一阶趋势。混合模型为您提供类似的东西，但当模型指定错误时它们会有所不同。

GEE 估计平均人口效应。随机截距模型估计这些影响的可变性。如果 ,，随机截距模型估计（这是平均总体截距，在正常线性模型中，等于 GEE 估计的值）和。$\alpha_j=\gamma_0+\eta_j$$\eta_j\sim\mathcal{N}(0,\sigma^2_\alpha)$$\gamma_0$$\sigma^2_\alpha$

如果截距由二级预测器建模，例如，则随机截距模型可以估计截距在个人层面如何变化，id 根据经济、人口统计、熟悉等因素，特定个人所属的“群体”。$\alpha_j=\gamma_0+\gamma_1 w_j+\eta_j$