異分散性がある場合に、ロバスト線形回帰またはブートストラップを使用するかどうか。

線形回帰を行う必要があるデータセットがあります。残念ながら、異分散性に問題があります。分散のHC3推定器を使用したロバスト回帰を使用して分析を再実行し、Hmisc for Rのbootcov関数を使用してブートストラップを実行しました。結果は非常に近いです。一般的に推奨されるものは何ですか？

経済学では、Eicker-Whiteまたは「ロバスト」な標準誤差が通常報告されます。ブートストラップ（残念ながら、私はそう思います）はあまり一般的ではありません。堅牢な見積もりは標準バージョンだと思います。

nlmeパッケージのgls（）関数などの一般化された最小二乗法を使用できます。これにより、weight引数を使用して分散関数を指定できます。