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向 R 中的原始面板模型添加稳健的标准误差

[英]Adding robust standard errors to original panel model in R

我使用内部plm模型:

model <- plm(Y ~ x1 + x2 + x3, data=dataset, model="within", effect="twoways")

我使用plm包中的vcovHC函数检测了异方差并计算了稳健的标准误差:

coeftest(model, vcov = vcovHC(model, method = "arellano"))

但不幸的是,我不知道如何将这些强大的标准错误“添加”到我的原始模型中。 我确实使用vcovHC函数得到了结果:

t test of coefficients:

                               Estimate  Std. Error t value Pr(>|t|)  
x1                           0.04589038  0.02465875  1.8610  0.06317 **
x2                          -0.00065238  0.00027054  1.4114  0.01615 *
x3                          -0.00087420  0.00043580  1.0059  0.04525 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

但它不会像我运行summary(model)时那样打印通常的回归统计信息:

Total Sum of Squares:    
Residual Sum of Squares: 
R-Squared:      
Adj. R-Squared: 
F-statistic:  , p-value:

因此,我想找到一种方法将vcovHC函数的稳健标准误差与我的plm模型合并。

我可以建议看看文档: ?summary.plm 您将找到解释以及易于转移到您的要求的示例:

summary(model, vcov = function(x) vcovHC(x, method = "arellano"))

暂无
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