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我正在使用bbmle包中的 mle2 函数进行以下最大似然估计：

llik.probit2<- function(aL,beta, Ks, Kw, Bs, Bw, dta){
  Y <- as.matrix(dta$qualified)
  sce1 <- as.matrix(dta$eds)
  wce1 <- as.matrix(dta$edw)
  sce1_obs <- (as.matrix(dta$eds_obs))
  wce1_obs <- (as.matrix(dta$edw_obs))
  obs <- as.matrix(dta$CombinedObservable1)
  c <- as.matrix(dta$const)
  phi <- pnorm(ifelse(Y == 0, -1, 1) * (-aL*c + beta*obs + (Bs+Bs*Ks-aL)*sce1 -beta*Ks*sce1_obs + (Bw+Bw*Kw-aL)*wce1 - beta*Kw*wce1_obs), log.p = TRUE)
  -sum(phi)
}

starting.pointmle2 <- list(aL=1.4, beta=0.3, Ks=0.5, Kw=0.5, Bs=0.5, Bw=0.5)

result1 <- mle2(llik.probit2, start = starting.pointmle2, data=list(dta=Mydata), skip.hessian=FALSE)

我需要估计这个模型的聚类标准误差，在变量c_id上聚类。我正在尝试实现三明治估计器，但无法从 mle2 输出中检索“肉”部分。我也尝试过使用nlm和optim（mle2 基本上是这些方法的包装）有什么建议吗？一般来说，是否有任何包提供计算聚类标准误差的函数以用于一般函数的 MLE 估计？

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