请参阅下面的编辑
使用 package plm
,我想知道为什么一旦我提供协方差矩阵(对于稳健的标准误差)显示的 F 统计量summary()
不会改变。考虑下面的代码,我没有得到 F 统计数据的变化,如summery()
. 但是,F 统计量由waldtest()
变化计算得出:
require(plm)
require(lmtest)
data("Grunfeld")
gp <- plm(inv ~ value + capital,data=Grunfeld,model="pooling")
# summary() and waldtest() yield same F statistic [w/o user supplied covariance matrix]
summary(gp)
waldtest(gp, test="F")
# summary() and waldtest() yield different F statistic [w/ user supplied covariance matrix]
summary(gp, .vcov = plm::vcovHC(gp, "white2"))
waldtest(gp, test="F", vcov=plm::vcovHC(gp, "white2"))
考虑到这篇关于 Stata 稳健标准错误的帖子,并比较了 F 统计量的输出 w/ 和 w/o 稳健标准错误,我觉得 F 统计量应该改变。
这是 plm 1.4(然后是稳定版本)。
编辑:pwaldtest
在 CRAN 版本 1.6-4 中plm
这样做并且现在被纳入summary.plm
其中,只需运行以下之一将提供具有调整的 df2 参数的稳健 F 测试:
summary(gp, vcov = plm::vcovHC(gp, "white2"))
pwaldtest(gp, test="F", vcov = plm::vcovHC(gp, "white2"))
这是从业者稳健推理的一个很好的参考:Cameron/Miller,“集群稳健推理的从业者指南”,人力资源杂志,2015 年春季,第 50 卷,第 2 期,第 317-373 页。http://cameron.econ.ucdavis.edu/research/papers.html