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Rで不均一分散を修正した後、モデルに名前を付けるにはどうすればよいですか? 基本的に、堅牢な標準誤差が含まれるようにモデルを保存するにはどうすればよいですか? それが違いを生む場合、私は plm パッケージを使用しています。

では、以下の 2 つのモデルがあるとします。

model1<-plm(x~y+z,data=dataset,model="within")
model2<-plm(x~y,data=dataset,model="within")

しかし、次に不均一分散を修正します。

coeftest(model1,vcovHC)
coeftest(model2,vcovHC)

Wald 検定を実行して 2 つを比較できるように、モデルを保存するにはどうすればよいですか? 以下のようにしてみましたが、正しくないようです。

model1B<-coeftest(model1,vcovHC)
model2B<-coeftest(model2,vcovHC)

基本的に、私は次のことを実行できるようにしようとしていますが、堅牢な標準エラーを使用しています:

waldtest(model1,model2)
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の最初の例を使用して、最終的に見つけた場所を?plm::vcovHC含むさらにいくつかのパッケージをロードし、次のようにさらに進めます。lmtestwaldtest

zz2 <- plm(log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) ,
      data = Produc, model = "random")

次に、引数として vcovHC を使用して、waldtest の vcov パラメータと比較します。

 waldtest(zz, zz2, vcov=vcovHC)
Wald test

Model 1: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp
Model 2: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp)
  Res.Df Df  Chisq Pr(>Chisq)   
1    811                        
2    812 -1 7.0021   0.008141 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

デフォルトの vcov の場合:

> waldtest(zz, zz2)
Wald test

Model 1: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp
Model 2: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp)
  Res.Df Df  Chisq Pr(>Chisq)    
1    811                         
2    812 -1 46.284  1.023e-11 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
于 2015-02-20T05:31:05.743 に答える