如何在面板概率估计中解释sigma系数

Question

我正在努力解释随机效应面板概率回归中的sigma，为什么这个术语非常重要。

我使用了以下fit调用：

 Model<-pglm(Variable_to_explain ~ v1 + v2 + v3 + v2*v3,
                model=("random"), 
                effect=("twoways"), 
                index=c("indiv", "period"), 
                family=binomial(link="probit"), data=data)

这里是估计值的R输出。我不明白sigma的作用是什么意思。

 Maximum Likelihood estimation
 Newton-Raphson maximisation, 5 iterations
 Return code 1: gradient close to zero
 Log-Likelihood: -522.9742 
 6  free parameters
 Estimates:
              Estimate Std. error t value  Pr(> t)    
 (Intercept)    0.1454     0.2450   0.594  0.55277    
 v1            -0.0724     0.1416  -0.511  0.60926    
 v2             0.5367     0.1814   2.959  0.00308 ** 
 v3             0.2689     0.1728   1.556  0.11969    
 v2:v3         -0.4523     0.2393  -1.890  0.05871 .  
 sigma          0.4891     0.1048   4.667 3.06e-06 ***
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 Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
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任何帮助将不胜感激。