图4 STATA中的估计(左侧为同方差假设下的标准误;中间为异方差假设下的小样本调整后的怀特稳健标准误;最右侧为根据行业聚类的聚类稳健标准误) 2.3 R中的操作——estimatr包 library(estimatr)Clu_robust<-lm_robust(wage~ttl_exp+age+hours,data=data,clusters=industry,se_type='stata',# 使用stata的聚类标准...
robust LM检验不存在空间滞后 LM检验不存在空间误差 robust LM检验不存在空间误差 当检验结果p值小于0.01时,拒绝原假设。此时应选择合理的空间计量模型 比如通过了空间滞后的LM检验,那么就可以选择空间滞后模型;如果通过了空间误差的LM检验,那么就可以选择空间误差模型;如果两个LM检验都通过了,那么就可以选择空间杜宾模型。
2. 然后像往常一样执行回归 myfit <- lm(log_wage ~ union + hours + age + grade + collgrad + married + south + smsa + c_city + ttl_exp + tenure,data = mydata) 3. 把拟合的结果传递给mrobust mrobust(myfit) 可以看到,mrobust将10个控制变量进行了排列组合,共产生2^10=1024个模型,每个...
评估模型的性能对于判断其有效性至关重要。 # 拟合值与实际值的散点图ggplot(df,aes(x=predictor1,y=value))+geom_point()+geom_smooth(method="lm",color="blue")+geom_line(aes(y=fitted(robust_model)),color="red")# 加入鲁棒模型的拟合线# 计算模型的R²rsq<-summary(robust_model)$r.squared#...
label = "LM_Robust")# Set `term` if estimate of interest is not the first non-intercept variablemy_estimator_lm_rob_x < - declare_estimator( Y ~ X + Z, estimand = my_estimand, term = "Z", model = lm_robust)# Use glm from base Rmy_estimator_glm < - declare_estimator( Y ~...
fit <- lm(weight ~ height, data=women) par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) #残差拟合图显示一个曲线关系,暗示需要对回归模型加上一个二次项。 fit2 <- lm(weight ~ height + I(height^2), data = women) plot(fit2) fit3 <- lm(Murder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost, data=state...
R中可通过函数glm()(还可用其他专门的函数)拟合广义线性模型。它的形式与lm()类似,只是多了一些参数。函数的基本形式为: glm(formula, family=family(link=function), data=) 其中参数formula和函数lm()中的用法类似,参数family则对应连接函数,不同的连接函数对应不同的回归模型。我们列出了概率分布(family)和相应...
abline(lm(I~YR,data=Ex1_1),col = "red", lwd = 2 , lty = 1)得到图像如下:序列相关性检验考察企业的投资额的序列相关性,通常是重要一步# 导入plm包 library("plm") # 模型的基本形式 form = I ~ F + C # 序列相关性检验,默认参数effect = "individual",此处未写出 pwartest(form, data =...
2.1Robust Regression >#Load Brownlee’s Stack Loss Plant Data >data(stackloss) >head(stackloss) >attach(stackloss) >stack.lm<-lm(stack.loss~Water.Temp) >plot(stack.lm)#consider the diagnostics of OLS >#Fit a least squares regression model >plot(Water.Temp,stack.loss,main="Comparison of...
R中可通过函数glm()(还可用其他专门的函数)拟合广义线性模型。它的形式与lm()类似,只是多了一些参数。函数的基本形式为(可以左右滑动哦: 代码语言:javascript 复制 glm(formula,family=family(link=function),data=) 其中参数formula和函数lm()中的用法类似,参数family则对应连接函数,不同的连接函数对应不同的回归...