Bir meslektaşımın çalışmalarını çoğaltmaya çalışıyorum ve analizi Stata'dan R'ye taşıyorum. Çalıştığı modeller, standart hataları kümelemek için nbreg işlevi içindeki "küme" seçeneğini çağırıyor.
Bu seçeneğin ne ve nedeninin oldukça eksiksiz bir açıklaması için http://repec.org/usug2007/crse.pdf adresine bakın.
Sorum şu: R içinde negatif binomiyal regresyon için aynı seçeneği nasıl çağırırım?
Makalemizdeki birincil model Stata'da aşağıdaki gibi belirtilmiştir
xi: nbreg cntpd09 logpop08 pcbnkthft07 pccrunion07 urbanpop pov00 pov002 edu4yr ///
black04 hispanic04 respop i.pdpolicy i.maxloan rollover i.region if isser4 != 1,
cluster(state)
ve bunun yerine
pday<-glm.nb(cntpd09~logpop08+pcbnkthft07+pccrunion07+urbanpop+pov00+pov002+edu4yr+
black04+hispanic04+respop+as.factor(pdpolicy)+as.factor(maxloan)+rollover+
as.factor(region),data=data[which(data$isser4 != 1),])
açıkçası kümelenmiş hatalar eksik.
Kesin bir çoğaltma yapmak mümkün mü? Öyleyse nasıl? Değilse, bazı makul alternatifler nelerdir?
Teşekkürler
Yorumlarda belirtildiği gibi, beni çok düzeyli modeller alanına götürmeyen bir çözüm umuyordum. Eğitimim bu şeylerin ilişkili olması gerektiğini görmeme izin verirken, tek başıma rahatça oturmaktan daha büyük bir sıçrama. Bu nedenle kazmaya devam ettim ve bu bağlantıyı buldum: http://landroni.wordpress.com/2012/06/02/fama-macbeth-and-cluster-robust-by-firm-and-time-standard-errors-in- r /
istediğimi yapmak için bazı oldukça basit kod işaret ediyor:
library(lmtest)
pday<-glm.nb(cntpd09~logpop08+pcbnkthft07+pccrunion07+urbanpop+pov00+pov002+edu4yr+
black04+hispanic04+respop+as.factor(pdpolicy)+as.factor(maxloan)+rollover+
as.factor(region),data=data[which(data$isser4 != 1),])
summary(pday)
coeftest(pday, vcov=function(x) vcovHC(x, cluster="state", type="HC1"))
Bu, Stata'daki analizden elde edilen sonuçları çoğaltmaz, çünkü muhtemelen negatif binomiyal olmayan OLS üzerinde çalışmak üzere tasarlanmıştır. Böylece arama devam ediyor. Nerede yanlış yaptığımı gösteren herhangi bir işaret çok takdir edilecektir