Estou tentando atualizar meu modelo baseado em lm () para obter erros e testes padrão corretos. Estou realmente confuso qual matriz de VC usar. O sandwich
pacote oferece vcovHC
, vcovHAC
e NeweyWest
. Enquanto o primeiro é responsável apenas pela heterocedasticidade, os dois últimos são responsáveis pela correlação serial e pela heterocedasticidade. No entanto, a documentação não diz muito sobre a diferença entre os dois últimos (pelo menos eu não entendi). Olhando para a própria função, percebi que NeweyWest realmente chama vcovHAC.
Empiricamente, os resultados coeftest(mymodel, vcov. = vcovHAC)
e coeftest(mymodel, vcov. = NeweyWest)
são loucos diferentes. Embora vcovHAC
esteja um pouco próximo dos resultados ingênuos do filme, o uso de NeweyWest todos os coeficientes se tornam insignificantes (os testes chegam perto de 1).
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vcovHAC
é diferenteNeweyWest
. Para resumir, diferentes métodos HAC diferem apenas na escolha dos pesos.NeweyWest
tem seus pesos especificados,vcovHAC
é uma função geral, que permite fornecer seus próprios pesos e, por padrão, usa pesos de Andrews.Respostas:
O "sanduíche" em questão são dois pedaços de pão definidos pela informação esperada que inclui uma carne definida pela informação observada. Veja meus comentários aqui e aqui . Para uma regressão linear, a equação de estimativa é:
A informação esperada (pão) é:
A informação observada (carne) é:
vcovHC
Este estimador funciona muito bem, exceto em amostras pequenas (<40 é frequentemente considerado). O HC1-3 são várias correções finitas de amostras. HC3 é geralmente o melhor desempenho.
gee
gee
pacote especificando a estrutura de covariância paraAR-1
ou similar.Quanto ao uso, depende da natureza da análise dos dados e da questão científica. Eu não recomendaria a montagem de todos os tipos e a escolha da que melhor aparecesse, pois é uma questão de vários testes. Como mencionei anteriormente, o estimador vcovHC é consistente, mesmo na presença de um efeito autoregressivo, para que você possa usar e justificar um "modelo de correlação de independência de trabalho" em várias circunstâncias.
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