R のサバイバル パッケージから clogit 回帰の堅牢な標準エラーを取得しようとしています。そうclogitする際に、オプションを使用して Stata コマンドによって報告された標準エラーを再現しようとしていvce(robust)ます。
Rでの私の式は
conditional_logit <- clogit(dependent_variable ~ independent_variable + some_controls + strata(year), method= "exact", data = data_frame)
robust = TRUE関数に引数を追加すると、次のエラーで失敗します。
Error in residuals.coxph(fit2, type = "dfbeta", weighted = TRUE) :
score residuals are not available for the exact method
ここ、ここ、ここ、およびここで提案されているサンドイッチまたは plm パッケージを介して堅牢な標準エラーを抽出しようとすると、同じエラーで失敗します。同様に、clogit 関数には、メソッドを使用するときにロバストな標準誤差を計算しようとする試みを停止する条件が含まれていますexact(44 行目)。ただし、条件付き_logit$residuals と conditional_logit$score は clogit 回帰オブジェクトに存在します。
誰かが次の質問に答えるのを助けることができれば、私は感謝します:
- 「正確な」条件付きロジスティック回帰の堅牢な標準誤差を計算することは、一般に不可能または「間違っている」のですか? もしそうなら、なぜStataはそうするのを許しているのですか?
- そうでない場合: R でクロギット回帰の堅牢な標準誤差を計算するにはどうすればよいですか?
- clogit 回帰オブジェクトのデータに基づいてロバストな標準誤差を計算できない場合: Survival パッケージの clogit 関数によって生成されたものと同等の条件付きロジスティック回帰モデルを生成し、次のデータを含む別の R パッケージはありますか?ロバストな標準誤差を計算する必要がありますか?