0

エラーを再現するために、おもちゃの例を含めました。

data(cars)
cars$dist[cars$dist<5]<-NA
cars$fast<- (cars$speed>10)*1

fit<-lm(speed~dist,cars)


cl   <- function(dat,fm, cluster){
  require(sandwich, quietly = TRUE)
  require(lmtest, quietly = TRUE)
  M <- length(unique(cluster))
  N <- length(cluster)
  K <- fm$rank
  dfc <- (M/(M-1))*((N-1)/(N-K))
  uj  <- apply(estfun(fm),2, function(x) tapply(x, cluster, sum));
  vcovCL <- dfc*sandwich(fm, meat=crossprod(uj)/N)
  result<-coeftest(fm, vcovCL)
  return(result)}

cl(cars,fit,cars$fast)

Error in tapply(x, cluster, sum) : arguments must have same length

問題は、削除された NA とサブセット回帰により、元のデータフレームが回帰で使用されるデータフレームよりも大きいことです。堅牢な標準誤差を計算する必要があるため、関数 cl を使用して SE を計算する必要がありますが、削除された NA を特定して適切にサブセット化し、データフレームに適したクラスターを特定するにはどうすればよいでしょうか。

前もって感謝します。

4

1 に答える 1

2

を使用complete.casesしてデータ内の NA を識別することができますが、この場合、lmオブジェクトが NA を処理する方法でオブジェクト内の情報を使用することをお勧めします (この情報にアクセスするためのより良い方法と、より一般的に単純化する方法を指摘してくれた @Dwin に感謝します)この答え）。

data(cars)
cars$dist
cars$dist[cars$dist < 5] <- NA
cars$fast<- (cars$speed > 10) * 1
which(!complete.cases(cars))
## [1] 1 3

fit <- lm(speed ~ dist, data = cars)
fit$na.action
## 1 3 
## 1 3 
## attr(,"class")
## [1] "omit"

したがって、最終的な関数は次のようになります

cl   <- function(fm, cluster){
    require(sandwich, quietly = TRUE)
    require(lmtest, quietly = TRUE)
    M <- length(unique(cluster))
    N <- length(cluster)
    K <- fm$rank
    dfc <- (M/(M-1))*((N-1)/(N-K))
    uj  <- apply(estfun(fm),2, function(x) tapply(x, cluster[-fm$na.action], sum));
    vcovCL <- dfc*sandwich(fm, meat=crossprod(uj)/N)
    result<-coeftest(fm, vcovCL)
    result}

cl(fit,cars$fast)
## t test of coefficients:

##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)   8.8424     2.9371    3.01  0.00422
## dist          0.1561     0.0426    3.67  0.00063
于 2013-07-11T23:13:51.030 に答える