คำถามติดแท็ก robust-standard-error

ฉันพยายามทำซ้ำผลลัพธ์ของตัวเลือก Stata robustใน R ฉันได้ใช้rlmคำสั่งในรูปแบบแพ็คเกจ MASS และคำสั่งlmrobจากแพคเกจ "robustbase" ในทั้งสองกรณีผลลัพธ์จะค่อนข้างแตกต่างจากตัวเลือก "ที่มีประสิทธิภาพ" ใน Stata ใครช่วยกรุณาแนะนำบางสิ่งในบริบทนี้ได้บ้าง นี่คือผลลัพธ์ที่ฉันได้รับเมื่อฉันรันตัวเลือกที่แข็งแกร่งใน Stata: . reg yb7 buildsqb7 no_bed no_bath rain_harv swim_pl pr_terrace, robust Linear regression Number of obs = 4451 F( 6, 4444) = 101.12 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.3682 Root MSE = .5721 ------------------------------------------------------------------------------ …

38 r  stata  robust  robust-standard-error 

วิกิพีเดียและ R แพคเกจแซนวิชบทความให้ข้อมูลที่ดีเกี่ยวกับสมมติฐานที่สนับสนุน OLS ค่าสัมประสิทธิ์ข้อผิดพลาดมาตรฐานและพื้นหลังทางคณิตศาสตร์ของประมาณแซนวิช ฉันยังไม่ชัดเจนว่าปัญหาของ heteroscedasticity ได้รับการแก้ไขอย่างไร แต่อาจเป็นเพราะฉันไม่เข้าใจการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ความแปรปรวนของ OLS มาตรฐานในตอนแรก สัญชาตญาณเบื้องหลังตัวประมาณแซนวิชคืออะไร

20 multiple-regression  residuals  heteroscedasticity  robust-standard-error 

ได้รับการแนะนำโดย Angrist และ Pischke ว่า Robust (เช่นมีความทนทานต่อ heteroskedasticity หรือความแปรปรวนไม่เท่ากัน) มีการรายงานข้อผิดพลาดมาตรฐานเป็นเรื่องของหลักสูตรมากกว่าการทดสอบ สองคำถาม: อะไรคือผลกระทบต่อข้อผิดพลาดมาตรฐานของการทำเช่นนั้นเมื่อมีความเป็นรักร่วมเพศ มีใครทำสิ่งนี้ในงานของพวกเขาบ้างไหม?

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

คำถาม:อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญและความคล้ายคลึงกันระหว่างการใช้ข้อผิดพลาดมาตรฐานของ Newey-West (1987) และ Hansen-Hodrick (1980) ในสถานการณ์ใดสถานการณ์หนึ่งควรเป็นที่นิยมมากกว่าสถานการณ์อื่น หมายเหตุ: ฉันรู้ว่าแต่ละขั้นตอนการปรับเหล่านี้ทำงานอย่างไร; อย่างไรก็ตามฉันยังไม่พบเอกสารใด ๆ ที่จะเปรียบเทียบพวกเขาทั้งแบบออนไลน์และในตำราเรียนของฉัน ยินดีต้อนรับการอ้างอิง! Newey-West มีแนวโน้มที่จะใช้เป็นข้อผิดพลาดมาตรฐาน "catch-all" HAC ในขณะที่ Hansen-Hodrick เกิดขึ้นบ่อยครั้งในบริบทของจุดข้อมูลที่ทับซ้อนกัน (เช่นดูคำถามนี้หรือคำถามนี้ ) ดังนั้นหนึ่งในสิ่งสำคัญของคำถามของฉันคือจะมีอะไรที่เกี่ยวกับแฮนเซน-Hodrick ที่ทำให้มันมากขึ้นเหมาะกับการจัดการกับข้อมูลที่ทับซ้อนกันกว่า Newey เวสต์? (ท้ายที่สุดแล้วการซ้อนทับข้อมูลในที่สุดนำไปสู่ข้อผิดพลาดที่มีความสัมพันธ์แบบลำดับซึ่ง Newey-West จัดการกับ) สำหรับบันทึกฉันรู้ถึงคำถามที่คล้ายกันนี้แต่มันค่อนข้างแย่โพสต์ลงและท้ายที่สุดคำถามที่ฉันถามที่นี่ไม่ได้รับคำตอบ (เฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมเท่านั้นที่ได้รับคำตอบ)

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

ฉันใช้การถดถอย OLS แบบรวมกลุ่มโดยใช้แพ็คเกจ plm ใน R แม้ว่าคำถามของฉันจะเกี่ยวกับสถิติพื้นฐานมากขึ้นดังนั้นฉันจึงลองโพสต์ที่นี่ก่อน) เนื่องจากผลการถดถอยของฉันให้ผลตกค้างแบบ heteroskedastic ฉันต้องการลองใช้ข้อผิดพลาดมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพแบบ เป็นผลมาจากcoeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))ฉันได้รับตารางที่มีการประมาณการข้อผิดพลาดมาตรฐานค่า t และค่า p สำหรับตัวแปรอิสระแต่ละตัวซึ่งโดยทั่วไปแล้วเป็นผลการถดถอยที่ "แข็งแกร่ง" ของฉัน สำหรับการพูดคุยถึงความสำคัญของตัวแปรต่าง ๆ ฉันต้องการพล็อตการแบ่งปันความแปรปรวนที่อธิบายโดยตัวแปรอิสระแต่ละตัวดังนั้นฉันต้องการผลรวมกำลังสองตามลำดับ อย่างไรก็ตามการใช้ฟังก์ชั่นaov()ฉันไม่รู้ว่าจะบอกให้ R ใช้ข้อผิดพลาดมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร ตอนนี้คำถามของฉันคือฉันจะรับตาราง ANOVA / ผลรวมของกำลังสองที่อ้างถึงข้อผิดพลาดมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร เป็นไปได้หรือไม่ที่จะคำนวณตามตาราง ANOVA จากการถดถอยด้วยข้อผิดพลาดมาตรฐานปกติ แก้ไข: กล่าวอีกนัยหนึ่งและไม่สนใจปัญหา R- ของฉัน: หาก Rไม่ได้รับผลกระทบจากการใช้ข้อผิดพลาดมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพการสนับสนุนที่เกี่ยวข้องเพื่ออธิบายความแปรปรวนโดยตัวแปรอธิบายที่แตกต่างกันจะไม่เปลี่ยนแปลงหรือไม่22^2 แก้ไข: ใน R aov(mod)ให้ตาราง ANOVA ที่ถูกต้องสำหรับ panelmodel (plm) จริงหรือไม่?

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

หนึ่งในสมมติฐานของการถดถอยเชิงเส้นคือควรมีความแปรปรวนคงที่ในข้อผิดพลาดและว่าช่วงความเชื่อมั่นและการทดสอบสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบขึ้นอยู่กับสมมติฐานนี้ จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเงื่อนไขข้อผิดพลาดไม่มีความแปรปรวนคงที่

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error