음 이항 회귀 분석을 사용하는 경우 군집 옵션에 해당


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동료의 작업을 복제하려고하고 분석을 Stata에서 R로 옮기려고합니다. 그녀가 사용하는 모델은 nbreg 함수 내에서 "cluster"옵션을 호출하여 표준 오류를 군집화합니다.

이 옵션의 의미와 이유에 대한 자세한 설명은 http://repec.org/usug2007/crse.pdf 를 참조하십시오.

내 질문은 R 내에서 음의 이항 회귀에 대해 동일한 옵션을 호출하는 방법입니다.

본 논문의 주요 모델은 Stata에 다음과 같이 명시되어있다

 xi: nbreg cntpd09 logpop08 pcbnkthft07 pccrunion07 urbanpop pov00 pov002 edu4yr ///
 black04 hispanic04 respop i.pdpolicy i.maxloan rollover i.region if isser4 != 1,   
 cluster(state)

나는 이것을 다음으로 대체했다.

pday<-glm.nb(cntpd09~logpop08+pcbnkthft07+pccrunion07+urbanpop+pov00+pov002+edu4yr+
black04+hispanic04+respop+as.factor(pdpolicy)+as.factor(maxloan)+rollover+
as.factor(region),data=data[which(data$isser4 != 1),])

분명히 클러스터 된 오류 부분이 없습니다.

정확한 복제가 가능합니까? 그렇다면 어떻게? 그렇지 않다면 합리적인 대안은 무엇입니까?

감사

[편집] 의견에서 언급했듯이, 나는 다단계 모델의 영역으로 나를 데려 가지 않는 솔루션을 원했습니다. 내 훈련을 통해 이러한 것들이 관련되어야한다는 것을 알 수 있지만, 내가 편하게 취하는 것보다 더 큰 도약입니다. 따라서 나는 계속 파고이 링크를 발견했다 : http://landroni.wordpress.com/2012/06/02/fama-macbeth-and-cluster-robust-by-firm-and-time-standard-errors-in- 아르 자형/

그것은 내가 원하는 것을 수행하는 매우 간단한 코드를 가리 킵니다.

library(lmtest)
pday<-glm.nb(cntpd09~logpop08+pcbnkthft07+pccrunion07+urbanpop+pov00+pov002+edu4yr+
 black04+hispanic04+respop+as.factor(pdpolicy)+as.factor(maxloan)+rollover+
 as.factor(region),data=data[which(data$isser4 != 1),])
summary(pday)

coeftest(pday, vcov=function(x) vcovHC(x, cluster="state", type="HC1"))

이것은 Stata의 분석 결과를 복제하지 않습니다. 아마도 음 이항이 아닌 OLS에서 작동하도록 설계 되었기 때문일 것입니다. 검색이 계속됩니다. 내가 잘못 가고있는 곳에 대한 조언은 크게 감사하겠습니다.


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당신은 찾을 수 있습니다 벤 Bolker의 노트를 유용 여기.
fmark


참고로 여기 Stata의 강력한 클러스터 표준 오류에 대한 정의 가 있습니다. 구현하기가 힘들지 않은 것 같습니다. IMO 당신은 어쨌든 부트 스트랩 또는 잭 나이프 표준 오류로 더 나을 수 있습니다 ( vce 도움말 참조 ). 그래도 R 패키지를 제안 할 수는 없습니다. 교체품을 찾아 행운을 빈다!
Andy W

@fmark에게 감사드립니다. 매우 유용한 의견이며, "응답"보다 훨씬 좋으며 그에 따라 업데이트했습니다.
피터 엘리스

모두 감사합니다. 내 질문에 대한 짧은 대답은 간단한 대체가 없다는 것입니다 (예 : 클러스터 옵션을 정확하게 대체하는 사전 작성된 함수). 분명히 더 많은 경험을 가진 사람은 Ben Bolker의 메모를 통해 경로를 볼 수 있지만 수식 공식이 올바른지 확실하지 않은 새로운 영역으로 안내합니다. 대답을 받아들이지 않고 "감사합니다"라고 말하는 적절한 방법이 무엇인지 잘 모르겠지만, 감사합니다. 단점은 저 자신의 것입니다.
csfowler 2016 년

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