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生存包在R中的鲁棒性标准误差
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我试图从R.中的生存包中获得一个严重的标准错误，在这样做的时候，我尝试用clogit选项复制Stata vce(robust)命令报告的标准错误。、和的三明治或plm包提取健壮标准错误的尝试都会失败。然而，conditional_logit$residuals和conditional_logit$score存在于倾斜回归对象中。如果没有，我<em
浏览 4提问于2016-08-10得票数 4
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我已经使用下面的代码在R中进行了多元logit回归。现在，我正在尝试获得完全相同回归的稳健标准误差。我也在使用下面的代码(底部)，但之后的意义会有很大的不同。我想知道我使用的代码是否合适，如果不是，这是否可能与为什么一些变量在稳健的SE估计之前是重要的，而不是在之后。谢谢。,family=binomial(link='logit'),data=
浏览 36提问于2019-09-29得票数 1
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我试图将logit回归从Stata复制到R。在Stata中，我使用“稳健”选项来具有稳健的标准错误(异方差-一致的标准错误)。我能够复制来自Stata的完全相同的系数，但是我不能有与包“三明治”相同的健壮的标准错误。
我尝试了一些OLS线性回归的例子，似乎R和Stata的三明治估计给了我同样的稳健</e
浏览 5提问于2014-12-08得票数 15
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我正在尝试估计两组之间的差异的t统计量，我需要使用健壮的标准误差。 我有两组，我已经使用lm模型估计了两组的系数。然后我从第一个模型系数中减去第二个模型系数。这样我就能得到不同的结果。但是现在我需要使用稳健的标准误差来计算t统计量的差异。这就是问题的开始..当我有两组要比较的数据时，我不知道如何计算这些稳健<e
浏览 45提问于2020-10-24得票数 1
最初，我主要想运行一个在R中具有聚集标准错误的probit/logit模型，这在Stata中是非常直观的。我在这里找到了答案，。因此，我尝试将Stata和R的结果与稳健标准误差和聚类标准误差进行比较。但我注意到，跨软件的两个标准错误的输出并不完全相同。但是，如果我使用这里建议的方法，。对于线性回归，我可以得到R和Sta
浏览 8提问于2016-05-30得票数 8
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在使用lm()函数运行回归之后，我计算了健壮的标准错误。<- vcovHC(ols2I, type = "HC1")print(robust_se2I)谢谢你的帮忙!
浏览 10提问于2022-04-15得票数 1
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我有一个标准的Tobit模型，其中唯一的解释变量是处理的哑元(加上截距)，我想估计这种处理对我的因变量的边际影响，以及这个ME的标准误差。我知道R中的mfx包能够恢复我想要的Probit和Logit模型，但我找不到用于Tobit的类似包。有没有人知道有什么包可以做到这一点，或者知道如何“手动”恢复ME及其标准错
浏览 65提问于2020-10-18得票数 1
我们如何获得从R包“调查”中的svyglm()函数产生的输出中获得的赔率比的标准误差？安装了svyglm的模型的形式如下：
svyglm(Outcome ~ Treatment,design=design.object,family=quasibinomial(link=logit))通过对应用于上述模型的summary()命令产生的</
浏览 1提问于2014-05-27得票数 2
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我有几个使用plm和pooling的回归模型。我的数据是一个集合的横截面/时间序列数据，与债券发行的数据。这些数据包括对大约2000个债券发行情况的观察，约有25个债券描述变量.我想要计算一个或所有回归模型的稳健标准误差，以便将它添加到我的天文望远镜可视化中。我想要计算该模型的稳健标准误差，并将其添加到天文望远镜中。(it is the
浏览 5提问于2019-11-20得票数 1
一个新手问题:有谁知道如何在R中运行具有聚集标准误差的逻辑回归？在Stata中，它只是logit Y X1 X2 X3, vce(cluster Z)，但不幸的是，我还没有想出如何在R中做同样的分析。
浏览 3提问于2013-05-11得票数 10
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这个问题类似于，但有一个附加的细微差别：
我的数据是异方差的，我想用统计模型提供的任何一种异方差一致标准误差(HC0_se、HC1_se等)来绘制平均值的置信区间。对于每个拟合的值，我找不到任何容易获得这些信息的方法(虽然很容易得到每个系数的间隔)。它似乎也不像标准的平均置信区间数据那样包含在stats.outliers的结果汇总表中。对于线性回归结果对象中也可用
浏览 5提问于2014-01-28得票数 1
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我正在尝试重新创建最初在MPlus中完成的特定数据集的分析，而不是使用R。然而，我不知道如何在R中指定具有逻辑回归的MLR估计器。我的原始模型是这样的：
Model1_logit <- glm(formula = Voluntary_Turnover_measure ~ IV_customerinjustice * Mod1_performance+ dem_age + Demands + DJ + PJ +
浏览 6提问于2018-07-15得票数 0
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谁能告诉我在python的statsmodel包中估计分数logit模型的参数的方法是什么？
有没有人能给我介绍一下分数logit模型源代码的具体部分？
浏览 14提问于2017-07-15得票数 0
我有一个由107个变量组成的数据集，有1794个观测值。我想要实现极限分析，以确定哪一个变量与因变量通过广泛的回归，每一个有不同的模型规范稳健地相关。我打算为我的最终模型选择最稳健的变量。是个傻瓜，这就是为什么我选择家庭争论中的二项式联系。reg.fun参数是R不运行OLS回归，而是运行广义线性模型，如logit。
我将k参数设
浏览 4提问于2018-11-22得票数 1
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我正在使用面板数据 R中的包，现在我正在考虑一个固定的效应模型，分别是群体(城市)，时间，以及群体和时间的两种方式。因为我通过Breusch-Pagan检验检测到了异方差，所以我计算了稳健的标准误差。 我读了一篇帮助 ，但我不能完全理解如何利用 ..。我当前的代码是： library(plm)library(sandwich)
fem_city <- plm (z ~ x+y
浏览 120提问于2018-11-09得票数 1
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我希望能够为模型指定正则化规范和强度，最好在python中这样做(但R实现也会有帮助)。我发现的所有逻辑回归包似乎只适合于分类，而这是一个回归问题(尽管我想使用logit链接函数)。我使用scikits为我的分类和回归需求学习，所以如果这个回归模型可以在scikits中实现，那就太棒了(在我看来，这是不可能的)，但是我很乐意在python和/或R中找到任何解决方案。
浏览 4提问于2015-11-21得票数 3
-0.0020 -0.0011 -0.0028 -0.0033 -0.0011 ...我使用健壮的拟合，以便得到一个线性函数y=f(x)=m*x+p，它最适合y和x，忽略了可能的异常值：我得到了一个坡度m = b(2) = 1.0402 +/- 0.0559和一个y-intercept p = b(1) = 5.1496e-06 +/- 1.6907e-04
不确定度是我从<
浏览 0提问于2015-12-22得票数 0
我想知道，标准误差值是如何从R中的逻辑回归中手动计算出来的。model = glm(y ~ x, data = data, family = binomial(link = "logit"))
我对模型的总结如下，我不知道标准误差是如何</em
浏览 0提问于2016-09-15得票数 1
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我在问自己，在尝试使用多个(>100)标签对数据进行分类时，是否还有比深度人工神经网络更好的方法。有什么建议吗？例如，逻辑回归似乎不合适，因为在它的基本形式中，它只支持两个标签，对吗？
浏览 0提问于2021-11-21得票数 4
然而，模型的摘要函数显示了与我从coeftest()获得的标准错误不同的结果。系数的值保持相同。输入： family = binomial (link = "logit"), data2.0024372 0.1746829 11.463 < 2e-16 ***
indep3 0.3638510 0.2
浏览 11提问于2021-12-26得票数 4
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