问空间误差模型中的稳健标准误差

EN

我正在使用错误()函数在斯戴普库中拟合一个空间错误模型。利用bptest.sarlm()函数计算的空间模型的Breusch检验表明存在异方差.

自然的下一步将是获得稳健的标准错误估计和更新p-值。在bptest.sarlm()函数的文档中，说明如下：

技术上也可以通过使用sarlm对象的“lm.target”组件对标准误差估计进行异方差校正--在lmtest和三明治包中使用函数。

并提出了以下代码(作为参考)：

lm.target <- lm(error.col$tary ~ error.col$tarX - 1)
if (require(lmtest) && require(sandwich)) {
  print(coeftest(lm.target, vcov=vcovHC(lm.target, type="HC0"), df=Inf))} 

其中error.col是估计的空间误差模型。

现在，我可以很容易地使代码适应我的问题，并获得健壮的标准错误。然而，我想知道：

• sarlm对象的“lm.target”组件到底是什么？我在spdep文档中找不到任何提到它的地方。
• $tary和$tarX到底是什么？同样，文件中似乎没有提到这一点。
• 为什么文档说它是“技术上有可能进行异方差修正的”？这是否意味着提议的方法并不真正被推荐用于克服异方差性问题？