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robustR のStataオプションの結果を複製しようとしています。MASSパッケージrlmのコマンドlmrobとパッケージ「robustbase」のコマンドを使用しました。どちらの場合も、結果はStataの「堅牢な」オプションとはまったく異なります。誰でもこの文脈で何かを提案できますか？ Stataで堅牢なオプションを実行したときに得られた結果は次のとおりです。 . 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 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust yb7 | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] …

39 r  stata  robust  robust-standard-error 

ウィキペディアとRサンドイッチパッケージビネットは、OLS係数の標準誤差をサポートする仮定とサンドイッチ推定量の数学的背景に関する優れた情報を提供します。おそらく、最初の段階で標準のOLS係数の分散推定を完全に理解していないためと思われますが、残差の不均一分散の問題にどのように対処するのかはまだわかりません。 サンドイッチ推定器の背後にある直感は何ですか？

20 multiple-regression  residuals  heteroscedasticity  robust-standard-error 

AngristとPischkeは、Robust（すなわち、不均一分散または不均等な分散に対してロバスト）標準エラーは、テストではなく当然のこととして報告されていると示唆しています。2つの質問： 等分散性がある場合の標準エラーへの影響は何ですか？ 誰かが実際に仕事でこれをしますか？

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

質問： Newey-West（1987）とHansen-Hodrick（1980）の標準エラーを使用した場合の主な違いと類似点は何ですか？これらのいずれかが他の状況よりも優先されるべき状況はどれですか？ ノート： これらの各調整手順がどのように機能するかは知っています。しかし、オンラインでも教科書でも、それらを比較する文書をまだ見つけていません。参照は大歓迎です！ Newey-Westは "catch-all" HAC標準エラーとして使用される傾向がありますが、Hansen-Hodrickは重複するデータポイントのコンテキストで頻繁に表示されます（たとえば、この質問またはこの質問を参照）。したがって、私の質問の一つの重要な側面は、それが作るハンセン-Hodrickについては何も存在しているよりニューエイ、西よりの重複データを扱うのに適しては？（結局のところ、データの重複は最終的に直列相関の誤差項につながり、Newey-Westも対処します。） 記録については、私はこの同様の質問を知っていますが、それは比較的不十分なポーズであり、投票され、最終的に私がここで尋ねている質問には答えられませんでした（プログラミング関連の部分のみが答えられました）。

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

私はRのplmパッケージを使用してプールされたOLS回帰を実行しています。ただし、私の質問は基本的な統計に関するものなので、まずここに投稿してみます;） 私の回帰結果は不等分散残差を生成するので、不等分散ロバスト標準誤差を使用してみます。その結果、coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))各独立変数の推定値、標準誤差、t値、およびp値を含むテーブルが得られます。これらは基本的に私の「堅牢な」回帰結果です。 さまざまな変数の重要性を議論するために、各独立変数によって説明される分散のシェアをプロットしたいので、それぞれの二乗和が必要です。しかし、functionを使用するとaov()、Rに堅牢な標準エラーを使用するように指示する方法がわかりません。 今私の質問は：どのようにしてロバストな標準誤差を参照するANOVAテーブル/平方和を取得するのですか？通常の標準誤差のある回帰からの分散分析表に基づいてそれを計算することは可能ですか？ 編集： つまり、Rの問題を無視します。 Rがロバストな標準誤差を使用しても影響を受けない場合、さまざまな説明変数による説明付き分散へのそれぞれの寄与も変化しませんか？22^2 編集： Rでは、aov(mod)実際にpanelmodel（plm）の正しいANOVAテーブルを提供しますか？

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

線形回帰の仮定の1つは、誤差項に一定の分散があり、モデルに関連付けられている信頼区間と仮説検定がこの仮定に依存していることです。エラー項に一定の分散がない場合、正確にはどうなりますか？

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error 

私はいくつかのリグレッションを実行しており、安全を確保したいと思ったため、全体にわたってHAC（不均一分散と自己相関の一貫性）標準エラーを使用することにしました。シリアル相関が存在しないいくつかのケースがあるかもしれません。これはとにかく有効なアプローチですか？欠点はありますか？

8 time-series  least-squares  standard-error  robust  robust-standard-error