2010-09-28 13 views
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क्या मॉडल को फ़िट करने के बाद vcovHC (सैंडविच पैकेज से) द्वारा प्राप्त मजबूत vcov का उपयोग करना संभव है?vcovHC और आत्मविश्वास अंतराल

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figures.stackexchange.com पर यह पूछने का प्रयास करें –

उत्तर

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नहीं, आप सीधे मजबूत vcov के साथ फ़ंक्शन कॉन्फ़िंट का उपयोग नहीं कर सकते हैं। लेकिन हाथ से ऐसा करने के लिए यह बहुत सीधी है।

x <- sin(1:100) 
y <- 1 + x + rnorm(100) 
## model fit and HC3 covariance 
fm <- lm(y ~ x) 
Cov <- vcovHC(fm) 

tt <-qt(c(0.025,0.975),summary(fm)$df[2]) 
se <- sqrt(diag(Cov)) 
ci <-coef(fm) + se %o% tt 

नहीं तो, अपने अपनी जरूरतों के लिए confint.default() समारोह अनुकूलित कर सकते हैं:

confint.robust <- function (object, parm, level = 0.95, ...) 
{ 
    cf <- coef(object) 
    pnames <- names(cf) 
    if (missing(parm)) 
     parm <- pnames 
    else if (is.numeric(parm)) 
     parm <- pnames[parm] 
    a <- (1 - level)/2 
    a <- c(a, 1 - a) 
    pct <- stats:::format.perc(a, 3) 
    fac <- qnorm(a) 
    ci <- array(NA, dim = c(length(parm), 2L), dimnames = list(parm, 
     pct)) 
    ses <- sqrt(diag(sandwich::vcovHC(object)))[parm] 
    ci[] <- cf[parm] + ses %o% fac 
    ci 
} 

ब्रैंडन जैसा कि पहले ही सुझाव दिया, आप एक त्वरित जवाब के अधिक मौका अगर आप आँकड़े पर इन बातों को पूछने मिल चाहते हैं। stackexchange.com

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हमेशा के रूप में - पूरी तरह से काम करता है। Thx @ जॉरीस। मिशा – Misha

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असाधारण उत्तर –

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अच्छा जवाब, आपने qt के बजाय qnorm क्यों चुना? ऑब्जेक्ट $ df.residual में डीएफ पैरामीटर आवश्यक है। –

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