我们试图找出一个直观的推理，将未观察到的随机效应整合出来。具体公式为：

$f\big(y_i|x_i;\beta, \sigma_c\big)=\int_{-\infty}^{+\infty}\Big(\prod_{i=1}^{T}f_t(y_{it}|x_{it};c,\beta)\Big)(1/\sigma_c)\phi(c/\sigma_c)dc$

我想我们得到了大部分的想法：你给一个人一个随机效应来模拟未观察到的效应，比如智商或他的健康。但是这种随机效应是未被观察到的，所以你把它整合出来。

但是我的问题来了，这让我怀疑我的理解：你计算随机效应可以采取的所有可能值的可能性吗？

那你为什么说你已经整合了呢？这是否意味着你让随机效应取所有可能的值，只选择最有可能的值$\beta$的，随机效应的值是多少？