Intuição do estimador sanduíche

A Wikipedia e a vinheta do pacote sanduíche R fornecem boas informações sobre as suposições que suportam erros padrão do coeficiente de OLS e os antecedentes matemáticos dos estimadores sanduíche. Ainda não estou claro como o problema da heterocedasticidade dos resíduos é tratado, provavelmente porque eu não entendo completamente a estimativa da variância padrão dos coeficientes OLS em primeiro lugar.

Qual é a intuição por trás do estimador sanduíche?

multiple-regression residuals heteroscedasticity robust-standard-error Robert Kubrick
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Você precisa aprender mais sobre a estimativa (ou estimativa extrema, como às vezes é chamada em econometria). O estimador sanduíche para regressão é apenas um caso especial de uma fórmula delta muito geral e, se você entender o último, não terá problemas com o primeiro. Não há intuição de que o estimador sanduíche não tente modelar a heterocedasticidade ou faça algo específico sobre isso; é apenas um estimador de variância diferente que funciona sob um conjunto de suposições mais gerais que o estimador OLS padrão.

M

$M$

StasK

@StasK Thanks! Você conhece algum recurso em particular sobre as fórmulas de estimativa M e método delta?

Robert Kubrick

A monografia "Robust Statistics" do @Robert Huber vale uma olhada.

Momo

Para o OLS, você pode imaginar que está usando a variação estimada dos resíduos (sob a suposição de independência e homoscedasticidade) como uma estimativa para a variação condicional dos s. No estimador baseado em sanduíche, você está usando os resíduos quadrados observados como uma estimativa de plug-in da mesma variação que pode variar entre as observações. $Y_i$

var (\hat{β}) = {(X^{T} X)}^{- 1} (X^{T} diag (var (Y | X)) X) {(X^{T} X)}^{- 1}

$\begin{equation} \mbox{var}\left(\hat{\beta}\right) = \left(X^TX\right)^{-1}\left(X^T\mbox{diag}\left(\mbox{var}\left(Y|X\right)\right)X\right)\left(X^TX\right)^{-1} \end{equation}$

Na estimativa de erro padrão dos mínimos quadrados ordinários para a estimativa do coeficiente de regressão, a variação condicional do resultado é tratada como constante e independente, para que possa ser estimada consistentemente.

{\hat{var}}_{O L S} (\hat{β}) = {(X^{T} X)}^{- 1} (r^{2} X^{T} X) {(X^{T} X)}^{- 1}

$\begin{equation} \widehat{\mbox{var}}_{OLS}\left(\hat{\beta}\right) = \left(X^TX\right)^{-1}\left(r^2X^TX\right)\left(X^TX\right)^{-1} \end{equation}$

Para o sanduíche, evitamos a estimativa consistente da variação condicional e, em vez disso, usamos uma estimativa de plug-in da variação de cada componente usando o resíduo quadrado.

{\hat{var}}_{R S E} (\hat{β}) = {(X^{T} X)}^{- 1} (X^{T} diag (r_{Eu}^{2}) X) {(X^{T} X)}^{- 1}

$\begin{equation} \widehat{\mbox{var}}_{RSE}\left(\hat{\beta}\right) = \left(X^TX\right)^{-1}\left(X^T\mbox{diag}\left(r_i^2\right)X\right)\left(X^TX\right)^{-1} \end{equation}$

Usando a estimativa de variação de plug-in, obtemos estimativas consistentes da variação de pelo Teorema do Limite Central de Lyapunov. $\hat{\beta}$

Intuitivamente, esses resíduos quadrados observados limparão qualquer erro inexplicável devido à heterocedasticidade que, de outra forma, seria inesperada sob a suposição de variação constante.

AdamO
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É o seu último parágrafo que tenho dificuldade em entender. Você pode ilustrar?

Robert Kubrick

Não é SE em suas fórmulas, AdamO, é SE ^ 2 ... de qualquer maneira matricial que você queira dizer.

StasK

@StasK Bom ponto. Talvez um chapéu de variação seja melhor. Eu estava confundindo terminologia multivariada e univariada.

AdamO

@RobertKubrick No último parágrafo, estou apontando que a principal diferença nos estimadores é como representamos o termo de variação condicional . No modelo de regressão linear, estimamos consistentemente os resíduos, mas com o sanduíche, usamos apenas uma estimativa de plug-in da variação condicional para o ésimo termo, usando os resíduos quadrados. Na presença de heterocedasticidade, os pontos com resíduos quadrados relativamente grandes têm uma grande variação estimada correspondente e isso reduz sua influência nas estimativas de erro padrão.

var (Y | X)

$\mbox{var}(Y|X)$

i

$i$

AdamO

Edit: Eu disse que as estimativas de OLS var envolvem "estimativas consistentes de resíduos", quando eu pretendia dizer "estimativa consistente da variação dos resíduos".

Adamo

Intuição do estimador sanduíche

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