Güçlü regresyon çıkarımı ve Sandviç tahmin edicileri

Sağlam regresyon çıkarımını gerçekleştirmek için bana sandviç tahmin edicilerinin kullanımına bir örnek verebilir misiniz?

Örneği görebiliyorum ?sandwich, ancak fonksiyon tarafından döndürülen varyans-kovaryans matrisini kullanarak bir regresyon modelinden kaynaklanan bir tahmin ve p değerine nasıl lm(a ~ b, data)( r- kodlu) gidebileceğimizi tam olarak anlamıyorum . sandwich

r regression lm sandwich

— Remi.b
kaynak

İlişkili skeçteki örneklerden geçtiniz mi?

— user603

(1) Link benim için çalışıyor. (2) Bu bir kodlama sorusu mu? Bir model takıldıktan sonra Huber-White SE nasıl elde edilir. Veya başka bir şey?

— charles

@charles 1) Gerçekten işe yarıyor! Daha önce ne olduğunu bilmiyorum. Evet, bu bir R kodlama sorusudur. 2) Huber-White Standart Hatasının ne olduğunu bilmiyorum ve şu anda bunları nasıl hesaplayacağımı bilmiyorum. Yardımın için teşekkürler!

— Remi.b

P değerlerini ve standart hataları her zamanki gibi alırsınız, en küçük kareler için varyans-kovaryans matrisinin sandviç tahminini değiştirirsiniz.

— Scortchi - Monica'yı eski durumuna döndürün

@Scortchi Ok. Ve bu tahminleri (OLS veya sandviç tahminleri) aldıktan sonra, onlarla ne yapabilirim?

— Remi.b

Yanıtlar:

Bence birkaç yaklaşım var. Hepsine bakmadım ve hangisinin en iyisi olduğundan emin değilim:

sandwichpaketi:

library(sandwich)    
coeftest(model, vcov=sandwich)

Ama bu bana nedense Stata'dan aldığım cevapları vermiyor. Asla nedenini çözmeye çalışmadım, sadece bu paketi kullanmıyorum.

rmsPaketi: Birlikte çalışmak için bir ağrı bu biraz bulmak ancak genellikle biraz çaba ile iyi cevap almak. Ve bu benim için en faydalı olanı.
```
model = ols(a~b, x=TRUE)    
robcov(model)
```
Sıfırdan kodlayabilirsiniz ( bu blog yayınına bakın ). En acı seçenek gibi görünüyor, ancak oldukça kolay ve bu seçenek genellikle en iyi şekilde çalışıyor.

Basit / hızlı bir açıklama, Huber-White veya Robust SE'nin modelden ziyade verilerden türetilmiş olması ve dolayısıyla birçok model varsayımına karşı sağlam olmasıdır. Ancak her zaman olduğu gibi, hızlı bir Google araması, ilgileniyorsanız bunu çok ayrıntılı bir şekilde ortaya koyacaktır.

— charles
kaynak

Bu yanıtı gerçekten burada görmelisiniz

— chandler

Bu cevapların zımni bir şekilde R ile ilgili bir sorun olduğunu varsaydığı gibi, çünkü Stata'dan farklı sonuçlar elde edersiniz. Sandviç tahmin edicilerinin nasıl çalıştığını bilen insanlar için fark açıktır ve düzeltilmesi kolaydır.

— Bilmeyenler

Güçlü bir regresyon gerçekleştirmek için alternatif bir özet fonksiyonu kullanılabilir.

lm.object <- lm(a~b+c)
summary(lm.object, robust=TRUE)

Sağlam standart hatalar elde etmek için özet işlevinizdeki '' sağlam '' parametresini DOĞRU olarak ayarlarsınız.

Aşağıdaki blog girişi işlevi ve işlevin ayrıntılı bir açıklamasını sunar: https://economictheoryblog.com/2016/08/08/robust-standard-errors-in-r

— Daniel Kah
kaynak