Question

如何在校正R中的异方差性后命名模型？基本上，如何保存模型以使其包含强大的标准错误？如果这有所不同，我正在使用plm包。

所以我想说下面有两个模型：

model1<-plm(x~y+z,data=dataset,model="within")
model2<-plm(x~y,data=dataset,model="within")

然后我纠正了异方差性：

coeftest(model1,vcovHC)
coeftest(model2,vcovHC)

如何保存模型以便我可以进行Wald测试来比较两者？我尝试在下面进行以下操作，但它似乎不正确：

model1B<-coeftest(model1,vcovHC)
model2B<-coeftest(model2,vcovHC)

基本上我试图能够执行以下操作但具有强大的标准错误：

waldtest(model1,model2)

Answer 1

使用?plm::vcovHC中的第一个示例并加载一些包含lmtest的包，我最终找到了waldtest，我继续这样做：

zz2 <- plm(log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) ,
      data = Produc, model = "random")

然后使用vcovHC作为参数与waldtest中的vcov参数进行比较：

 waldtest(zz, zz2, vcov=vcovHC)
Wald test

Model 1: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp
Model 2: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp)
  Res.Df Df  Chisq Pr(>Chisq)   
1    811                        
2    812 -1 7.0021   0.008141 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

使用默认的vcov：

> waldtest(zz, zz2)
Wald test

Model 1: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp
Model 2: log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp)
  Res.Df Df  Chisq Pr(>Chisq)    
1    811                         
2    812 -1 46.284  1.023e-11 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

在添加强大的标准错误后，如何在R中命名/保存模型？

1 个答案: