聚类稳健的标准误比异方差稳健的标准误要求更为严格,其在推导过程中也没有用到同方差假定,所以聚类稳健标准误都是异方差稳健的。 多应用于面板数据,面板数据同一个体在不同时期的扰动项之间往往存在自相关,这时使用普通标准误或是异方差稳健的标准误都是有问题的,t 统计量也会随之失效。于是,聚类稳健标准误破土而...
聚类稳健的标准误是比异方差稳健的标准误要求更为严格的一种标准误,因为其在推导过程中并没有用到同方差假定,所以聚类稳健标准误都是异方差稳健的。从标准误数值大小上来说,通常情况下都是聚类稳健的标准误>异方差稳健的标准误>普通标准误,因此多数情况下,可能你使用普通的标准误会显著(虚假,漂亮的数字也会骗人)...
1. 普通标准误（ordinary standard error）：普通标准误是在统计模型满足所有假设条件（如正态分布、同方差性等）的前提下计算的标准误。它假设数据集中没有异常值，并基于这个假设对参数进行估计和标准误计算。2. 稳健标准误（robust standard error）：稳健标准误是在统计模型不满足某些假设条件时使用的...
1. 普通标准误最基础的误差类型，它假设误差项之间同方差。然而，当数据中存在异方差性，即不同观测值之间的误差变异程度不一，普通标准误的精确性可能大打折扣。在这样的情况下，稳健性就显得尤为重要。2. 稳健标准误（White's, 1980）为应对异方差问题，稳健标准误应运而生。它特别适合于横截面数据...
通常情况下,Wald检验和卡方检验的聚类标准误的值相对较小,说明聚类效果较好;而F检验的聚类标准误值较大,说明聚类效果较差。 二、稳健标准误 稳健标准误(robust standard error),也称为弹性标准误,用于度量回归模型的拟合度和特征重要性。稳健标准误是解决标准误平方根在异方差非正态数据下,模型参数估计不精确的...
稳健标准误(Robust Standard Error)是另一种常用的评估聚类结果的方法。稳健标准误主要适用于当聚类结果的假设条件不成立时,如数据存在异常值或违反了其他假设条件(如等方差性、线性相关性等)时。相比聚类标准误,稳健标准误能够更好地应对这些异常情况,提供更可靠的聚类结果评估。 稳健标准误的计算方法也有多种,其中...
普通标准误与稳健标准误的区别 1 普通标准误和稳健标准误都是用于衡量样本统计量的标准误差,但是它们的计算方式不同。2 普通标准误是基于正态分布的假设,对数据进行统计推断,可以在一定程度上反映总体的标准误差。稳健标准误是基于非参数方法计算的,不依赖于分布假设,
1.1 普通标准误，基于同方差假定，若数据存在异方差，可能不准确；1.2 稳健标准误，解决异方差问题，White提出的无需同方差假定，常用于横截面数据；1.3 聚类稳健标准误更严格，针对面板数据的自相关性，聚类到个体或更高层级，如城市或行业。1.4 聚类层级的选择取决于变量的层级，通常选择更高层级...
回归系数显著性通常通过t统计量与临界值比较来评估。在经典情况下，我们使用普通标准误，但现实数据集往往违反了同方差假定，存在异方差性。White（1980）提出的异方差稳健标准误，为了解决这个问题。如果模型存在异方差性，使用普通标准误计算的t统计量不再准确。横截面数据中，异方差性普遍存在，此时应使用...
1、标准误的增加：稳健标准误可能比普通标准误大，从而增加了置信区间的宽度，减少了系数的统计显著性；2、模型设定问题：如果使用稳健标准误后系数不显著，这可能暗示模型中存在异方差性或其他违反OLS假设的问题，表明模型可能需要重新评估或调整；3、过度信赖小样本结果：在小样本数据中，普通标准误可能过于乐观，而...