我试图从 R 中的生存包中获取 clogit 回归的稳健标准错误。这样做，我试图复制带有选项的 Stataclogit命令报告的标准错误。vce(robust)
我在 R 中的公式是
conditional_logit <- clogit(dependent_variable ~ independent_variable + some_controls + strata(year), method= "exact", data = data_frame)
将robust = TRUE参数添加到函数失败并出现错误：
Error in residuals.coxph(fit2, type = "dfbeta", weighted = TRUE) :
score residuals are not available for the exact method
任何尝试通过这里、这里、这里和这里建议的三明治或 plm 包提取稳健标准错误的尝试都会失败，并出现相同的错误。类似地，clogit 函数包含一个条件，用于在使用该方法时停止尝试计算稳健标准误差exact（第 44 行）。但是，clogit 回归对象中存在 conditional_logit$residuals 和 conditional_logit$score。
如果有人可以帮助回答以下问题，我将不胜感激：
- 计算“精确”条件逻辑回归的稳健标准误差通常是不可能的还是“错误的”？如果是这样，为什么 Stata 允许这样做？
- 如果不是：我如何计算 R 中 clogit 回归的稳健标准误差？
- 如果无法根据 clogit 回归对象中的数据计算稳健的标准误差：是否有另一个 R 包可以生成条件逻辑回归模型，这些模型等效于由生存包的 clogit 函数生成的模型，并且包含以下数据我需要计算稳健的标准误差吗？