模型的聚类标准误

如何解决模型的聚类标准误

我想计算以下回归模型的 clustered standard errors。不知道怎么定义?我不知道如何将公式翻译和应用到 R?

我的回归模型:

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;

class node //node definition
{
    public:
        int data;
        node* next;
        node(int value=0)
        {
            data=value;
            
        }
};

node* insert(node* head,int data)  //node insertion 
{
    node* ins=new node(data);
    if(head==NULL)
    {
        return ins;
    }
    else
    {
        node* ptr=head;
        while(head->next!=NULL)
        head=head->next;
        
        head->next=ins;
        ins->next=NULL;
        return ptr;
    }
    
}

void print(node* head)  //printing the values of linked list
{
    while(head!=NULL)
    {
        cout<<head->data<<" ";
        head=head->next;
    }
}

int main()
{
    vector <int> a{1,2,3,6,8};
    node* list=NULL;
    for(int x:a)
    {

        list=insert(list,x);
    }
    print(list);
}

dput(df[1:3,])

model3<- lm(Dishwash_dur ~ work_minutes + 
              work_minutes_squared +  
              relevel(employment,ref = "FT")+
              work_minutes*relevel(employment,ref = "FT")+ 
              dishwas_betw + 
              DVAge + 
              DMSex+ 
              DVHsize+ 
              Income+
              NumChild+
              dishwas_betw * work_minutes+
              dishwas_betw * work_minutes_squared,data = df,weights=dishwas_timedep)




Sample data:

解决方法

sandwich::vcovCL中使用聚类稳健协方差矩阵lmtest::coeftest。你的数据不完整,所以我用 R 内置的 iris 数据做一个例子。

fit <- lm(Sepal.Length ~ .,iris)

library(lmtest);library(sandwich)
ct <- coeftest(fit,vcov.=vcovCL(fit,cluster= ~ Species))
ct
# t test of coefficients:
#   
#                    Estimate Std. Error t value  Pr(>|t|)    
# (Intercept)        2.171266   0.314159  6.9114 1.438e-10 ***
# Sepal.Width        0.495889   0.121453  4.0830 7.344e-05 ***
# Petal.Length       0.829244   0.097682  8.4892 2.325e-14 ***
# Petal.Width       -0.315155   0.110369 -2.8555  0.004933 ** 
# Speciesversicolor -0.723562   0.383713 -1.8857  0.061351 .  
# Speciesvirginica  -1.023498   0.528100 -1.9381  0.054571 .  
# ---
# Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

如果出于某种原因您只需要标准错误,您可以这样做:

se <- ct[,2]
se
# (Intercept)       Sepal.Width      Petal.Length       Petal.Width Speciesversicolor  Speciesvirginica 
#  0.31415923        0.12145252        0.09768204        0.11036863        0.38371255        0.52809998 

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