問題タブ [standard-error]

次のコードは、大規模なデータセットで非常に遅いです...次のコンテンツをより効率的にプログラムする方法を誰か教えてください。ロジックは次のとおりです。まず、変数とパラメーターをシンボル化します。次に、記号化された変数とパラメーターを使用してモデルを記述します。次に、ヤコビアンを使用して各パラメーターの第 1 偏導関数を取得します。最後に、実データをヤコビ行列に代入し、シンボリックな結果を数値的な結果に変換します。

大変感謝します

MuMIN を使用して、モデル平均化手順でパラメーター推定値を計算しています。今、条件付きと収縮からのパラメーター推定値を比較したいと思います。両方の方法のパラメーター推定値と標準誤差の両方を比較したいのですが、問題が発生しています。以下のコードを実行して、見栄えの良い要約テーブルを取得します。集計表のものが欲しいです。しかし、要約テーブルから収縮テーブルを選択しようとすると、完全なテーブルではなく、パラメーターの推定値のみが表示されます。

私のデータのサンプルはこちらです。

これは私のコードです。これは、多数の従属変数を実行した以前のバージョンから適応されています。

最後の2行で行き詰まります。実行するsummary(modav)と、次の表が得られます。

いいね！実行すると、次のようsummary(modav)[3]になります。

これはまさに私が欲しいものです。summary(modav)[4]同様のテーブルを取得する代わりに実行すると、パラメーターの推定値のみが取得されます。

私が実際に欲しいのは：

誰もそれを取得する方法についてアイデアを持っていますか? 毎回コピーして貼り付けることはできません。これを実行するための従属変数が 60 個あります。すべての従属変数の各推定値の標準誤差が本当に必要です。

R で不均一分散性に強い標準エラーを見つけようとしていますが、見つけたほとんどの解決策はcoeftestとsandwichパッケージを使用することです。ただし、これらのパッケージを使用すると、奇妙な結果が得られるようです (意味がありすぎます)。私の教授も私も、結果が正しくないように見えることに同意します。誰かが私の間違いを教えてもらえますか? 適切なパッケージを使用していますか? パッケージにバグはありますか? 代わりに何を使用すればよいですか? または、同じ結果をSTATAで再現できますか?

(データは 2010 年から 2014 年 3 月のサンプルの CPS データです。データを保持するために MySQL データベースを作成し、surveyパッケージを使用して分析しています。)

前もって感謝します。(読みやすくするためにコードを多少簡略化しています。詳細が必要な場合はお知らせください。)

Stataに次のprobitコマンドがあり、R で同等のコードを探します。

係数の推定結果は再現できますが、修正された標準誤差 (クラスター化されている) は再現できません。

私は基本的に R で Stata オプションに相当するものを探していますcluster(crisno)。

私はこの返信を見ましたが、私が知る限り、提案された解決策はロジットのみを参照しており、プロビットは参照していません。

次のデータセットがあります。

sandwichパッケージ を使用して、次の線形モデルを実行し、ロバストな標準誤差を計算したいと考えています。

線形モデルの出力は良好ですが、ロバストな標準誤差は計算されていません:NaN各標準誤差に対して が返されます。

私の推測では、NaNは変数によるものでtreatあり、ほぼ完全に同一線上にある (とshareの観測は 1 つしかない)。問題は、これらの変数を使用しなければならないことです。それらを交換することはできません。treat=1share!=0

誰かがこの問題の回避策/解決策を考えられますか?

R の clogit 関数からの出力 (以下を参照) があり、係数を除算して、さまざまな属性の支払意思額 (WTP) と WTP の標準誤差を調べたいと考えています。stata では、1 行 >nlcom を使用して簡単に実現できますが、R でこれを行うにはどうすればよいでしょうか?

エラー バーを正しくプロットするのに問題があります。ここに私のデータフレームがあります:

このコードを使用して、グループ化された棒グラフを作成しています。

何らかの理由でエラー バーが正しくプロットされず、グラフは次のようになります。

うまくいけば、解決策は簡単なものですが、私にはわかりません。助けてくれてありがとう！

「scipy.optimize.minimize」でパラメータ (atheta) を推定しました。私の手順は、最尤法を計算することと同じです。統計ソフトウェアが行うように、このパラメーターの標準誤差を計算したいと考えています。

パッケージ scikits.bootstrap を見つけましたが、カスタム関数の信頼区間を計算するのではなく、scipy 統計関数のみを計算するようです。

標準誤差を計算するにはどうすればよいですか?

これが私のコードです：

データは次のようになります。

データには 25000 行があり、変数 R の数は最大 R24 になるため、これは単なるサンプルです。