শক্তিশালী রিগ্রেশন অনুমিতি এবং স্যান্ডউইচ অনুমানকারী

Question

শক্তিশালী রিগ্রেশন অনুক্রমটি সম্পাদন করতে আপনি আমাকে স্যান্ডউইচ অনুমানকারী ব্যবহারের একটি উদাহরণ দিতে পারেন?

আমি উদাহরণ দেখতে পারেন ?sandwich, কিন্তু আমি বেশ বুঝতে পারছি না কিভাবে আমরা থেকে যেতে পারেন lm(a ~ b, data)( দ -coded) একটি অনুমান এবং একটি টু পি ভ্যারিয়েন্স-সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স ফাংশন দ্বারা ফিরে ব্যবহার করে একটি রিগ্রেশন মডেল ফলে মান sandwich।

Comments

আপনি কি সম্পর্কিত ভাইনেটের উদাহরণগুলি দিয়েছিলেন ?

— ব্যবহারকারী 60

(1) লিঙ্কটি আমার পক্ষে কাজ করে। (২) এটি কি আর কোডিং প্রশ্ন? কোনও মডেল ফিট করার পরে কীভাবে হুবার-হোয়াইট এসই পাবেন। অথবা অন্য কিছু?

— চার্লস

@ চার্লস 1) এটি কার্যকরভাবে কাজ করে! আগে কী হয়েছিল জানি না। হ্যাঁ এটি একটি আর কোডিং প্রশ্ন। 2) হুবার-হোয়াইট স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিটি কী তা আমি জানি না এবং এখনই কীভাবে তাদের গণনা করা যায় তা জানি না। আপনার সাহায্যের জন্য ধন্যবাদ!

— রেমি.বি

আপনি পি-ভ্যালু এবং স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি যথারীতি একইভাবে পান, স্বল্প-স্কোয়ার একের জন্য ভেরিয়েন্স-কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের স্যান্ডউইচ প্রাক্কলন স্থিত করে।

— স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

পছন্দ করেছেন এবং একবার আমার এই অনুমানগুলি (ওএলএস বা স্যান্ডউইচ অনুমান) হয়ে গেলে আমি তাদের সাথে কী করতে পারি?

— রেমি.বি

Answer 1

আমি মনে করি কয়েকটি উপায় আছে। আমি তাদের সবার দিকে নজর দিইনি এবং নিশ্চিত না যে কোনটি সেরা:

1. sandwichপ্যাকেজ:

   library(sandwich)    
   coeftest(model, vcov=sandwich)

তবে এটি কোনও কারণে স্টাটা থেকে আমার কাছে একই উত্তরগুলি দেয় না। আমি কখনই কেন কাজ করার চেষ্টা করিনি, আমি কেবল এই প্যাকেজটি ব্যবহার করি না।

1. rmsপ্যাকেজ: আমি এর সাথে কাজ করা ব্যাথা এই একটি বিট এটি কিন্তু সাধারণত কিছু প্রচেষ্টার সঙ্গে ভাল উত্তর পেতে। এবং এটি আমার জন্য সবচেয়ে দরকারী।

   model = ols(a~b, x=TRUE)    
   robcov(model)

2. আপনি এটিকে স্ক্র্যাচ থেকে কোড করতে পারেন ( এই ব্লগ পোস্টটি দেখুন )। এটি দেখতে সবচেয়ে বেদনাদায়ক বিকল্পের মতো, তবে উল্লেখযোগ্যভাবে সহজ এবং এই বিকল্পটি প্রায়শই সবচেয়ে ভাল কাজ করে।

একটি সহজ / দ্রুত ব্যাখ্যা হুবার-হোয়াইট বা রবস্ট এসই মডেলের চেয়ে ডেটা থেকে নেওয়া এবং এইভাবে অনেকগুলি মডেল অনুমানের পক্ষে দৃust় হয়। তবে বরাবরের মতো, একটি দ্রুত গুগল অনুসন্ধান আপনার আগ্রহী হলে তা উদ্দীপনাজনক বিশদে দেবে।

Comments

: আপনি সত্যিই এখানে এই উত্তর দেখতে পাবেন stats.stackexchange.com/a/117066/12053

— শ্যান্ডলার

এটি পছন্দ করে যে কীভাবে এই উত্তরগুলি কার্যকরভাবে ধরে নেয় যে আর এর সাথে কিছু ভুল আছে, কারণ আপনি স্টাটার চেয়ে আলাদা ফলাফল পান। স্যান্ডউইচ অনুমানকারীরা কীভাবে কাজ করে তা জানেন এমন লোকদের মধ্যে পার্থক্যটি সুস্পষ্ট এবং প্রতিকারের পক্ষে সহজ। যারা জানেন না তাদের জন্য, দয়া করে প্যাকেজটির সাথে যে জাহাজগুলি

— প্রেরণ করা

Answer 2

একটি শক্তিশালী রিগ্রেশন সঞ্চালনের জন্য বিকল্প বিকল্প সারসংক্ষেপ ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন।

lm.object <- lm(a~b+c)
summary(lm.object, robust=TRUE)

শক্তিশালী স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি অর্জন করতে আপনি আপনার সংক্ষিপ্ত ফাংশনে '' রোবস্ট '' পরামিতিটি সত্যে সেট করেন।

নিম্নলিখিত ব্লগ এন্ট্রি ফাংশন এবং ফাংশনটির বিশদ বর্ণনা সরবরাহ করে: https://economictheoryblog.com/2016/08/08/robust-standard-erferences-in-r