我计算了一个简单的 OLS 回归，如下所示 model = sm.OLS(y,X)：results = model.fit()
我发现我的残差是异方差的。这就是为什么我计算了一个稳健的协方差矩阵以获得稳健的标准误差并根据这些稳健的标准误差计算新的 t-stats。我使用以下方法计算的稳健协方差矩阵：
robust_cov = sm.stats.sandwich_covariance.cov_white_simple(results, use_correction=True)
我可以从中提取稳健的标准错误：
robust_se = sm.stats.sandwich_covariance.se_cov(robust_cov)
现在我想用robust_se来计算新的 t-stats 但我不知道该怎么做。
我偶然发现了一个我认为实际上应该很好地解释如何解决我的问题的问题：Getting statsmodels to use heteroskedasticity Corrected Standard Errors in coefficient t-tests
不幸的是，我不太明白这个解释。分别，我尝试做results = model_ols.fit(cov_type='HC0')（和HC1，HC2，HC3），如上述问题中所述。但这给我留下了与原始模型完全相同的标准错误和 t-stats。
谁能给我一个提示我做错了什么？