问题标签 [robust]

我正在使用来自调查数据的面板数据集运行逻辑回归，并且我想更正面板设计的标准错误。本次调查中包含的权重考虑了抽样概率、小组死亡率和分层后。

如果我正确理解了Berger et al 2017，我应该对面板数据使用聚类协方差。但是，我不确定这些命令是否适用于具有调查权重的数据。

我首先使用包和包来估计回归glm并纠正标准错误。随后，我使用包中的and来估计一个加权模型，并以同样的方式再次修正标准误差。coeftestlmtestvcovPLsandwichsvydesignsvyglmsurvey

在这个问题中，R 的三明治包为线性模型中的稳健标准误差产生了奇怪的结果， Zeileis 写道，使用svyglm对象可能会产生不正确的结果。但是，我不确定这是否仅适用于复杂的调查权重（带有分层等）或基本调查权重，因为它在这里指出，如果不使用分层，差别不大。但是，我不完全理解那里的解释。此外，我想知道Berger et al 2017中描述的新实现的功能是否允许使用svyglm对象。因此，如果我的设计没有分层， 我不知道是否可以将sandwich包中的命令用于类对象。svyglm

这是我使用的代码：

查看上面测试代码提供的系数，结果似乎与此处提供的结果不同：R 的三明治包为线性模型中的稳健标准误差产生奇怪的结果

我的问题是：我可以使用上面的命令来纠正标准错误吗？

我想我的问题类似于这个未回答的问题： https ://stats.stackexchange.com/questions/260515/does-coeftest-correctly-use-weights-from-svydesign-in-svyglm-object?rq=1

我正在尝试robust使用R. 但它不起作用并且失败并出现一个相当神秘的错误。

以下是重现此分析的设置详细信息和数据-

这是我得到的确切错误-

另一方面，如果我使用robustbase包，它给了我一个可能的理由来解释为什么 -

所以我想知道是否有任何方法可以robust::lmRob用我拥有的数据类似地获取函数。

这是因为我在分组变量的所有级别上运行相同的分析，并且该函数仅在一个级别上失败，因此整个分析都失败了。我更喜欢一种更安全的方法。

我正在运行 glm 以获得我的二元结果的 PR。我想使用 glmRob 命令来获得可靠的标准错误。输出仅显示“std 错误”。考虑到在 cran-project 上的命令描述中，是否隐含了鲁棒部分，它被称为鲁棒广义线性模型？cran 中的描述没有指定输出是否被假定为稳健的标准错误。

我目前正在研究空间模型的估计，但我的稳健 SLX 模型遇到了问题。从技术上讲，您不需要了解任何有关空间计量经济学的知识，我手动创建了所有空间效果，并希望使用estimatr软件包中的 lm_robust 命令估计稳健的线性回归。这是一个简单的稳健线性估计，我真的不知道为什么它不起作用。

例如，它适用于rlmMASS 包中的命令，但我想使用 lm_robust，因为它提供了选择 HAC 估计器类型的机会。

UseMethod（“logLik”）中的错误：没有适用于“logLik”的方法应用于“lm_robust”类的对象

我不明白为什么logLik不能将其应用于此特定命令以进行稳健的线性估计。

提前感谢您的帮助！:)

我正在尝试安装包 Miceadds 来估计集群标准错误，但它没有安装在我的计算机上。我正在使用 mac。相反，现在我正在尝试安装其中一个软件包的 coeftest 功能。

然而，coeftest 函数并没有给出我之前运行的概率回归的正确结果，因为无论我使用哪个集群，错误都不会改变。

聚集的标准误差比我预期的要小，尽管理想情况下它们应该更大，因为州内投票的变化会导致标准误差被低估。我是否正确使用了 coeftest？

我正在以这种方式生成密钥对

如果我们做一个简单的 Console.Write(_publicKey) 我们有

如果我们做一个简单的 Console.Write(_privateKey)

我想检查生成并保存后的两个密钥是否匹配。

正如我们所知，任何人都可以访问公钥。

ftp://ftp.rsasecurity.com/pub/pkcs/pkcs-1/pkcs-1v2-1.pdf

对于我阅读的内容，为了检查私钥和公钥是否属于同一对，我们验证模数是否相同并且公钥的指数等于私钥的 PublicExponent

如果我使用公钥并且我这样做：

正如你所看到的，如果我只考虑模数和指数，这个私钥匹配公钥（！）。

考虑到文本用公钥加密，用私钥解密，很明显没有人可以用这个伪造的密钥解密消息。所以，这样的伪造钥匙是没有用的。

我只是想知道，对于健壮的密钥对匹配是否还有其他事情要做。

rlmer我使用包中的命令估计了一个强大的混合效应模型robustlmm。有没有办法获得边际和条件 R^2 值？

我已经阅读了很多关于将简单的稳健选项从 STATA 复制到 R 以使用稳健标准错误的痛苦。我复制了以下方法：StackExchange和经济理论博客。它们可以工作，但我面临的问题是，如果我想使用该stargazer函数打印我的结果（这会打印.texLatex 文件的代码）。

这是我的问题的说明：

这会将 R 输出打印为 .tex 代码（非鲁棒 SE）如果我想使用鲁棒 SE，我可以使用三明治包如下所示：

如果我现在使用 stargazer(vcov)，则只打印 vcovHC 函数的输出，而不是回归输出本身。

使用该软件包lmtest()，至少可以打印估计量，但不能打印观察值 R2，adj。R2、残差、残差 St.Error 和 F 统计量。

这给出了以下输出：

如何添加或获取具有以下参数的输出？

有没有人遇到同样的问题，可以帮助我吗？如何在函数中使用稳健的标准误差lm并应用该stargazer函数？

我正在运行一个简单的回归 (OLS)

自相关和异方差检验如下：

然后我对自相关和异方差（HAC - Newey-West）进行稳健回归：

对于系数/标准误差，我得到了相同的结果。

这是正常的吗？这是因为样本量小吗？

当在 R 中使用正则化（例如 lasso、ridge 或 elastic net）时，它们是否允许我将惩罚函数更改为 Huber 或绝对值，而不是二次 L2 范数？