R中强健的群集标准错误和回归权重

Question

如何在R中使用样本权重和强健的群集标准错误运行OLS回归？我知道lm会接受weights参数，但plm - 我可以找到的群集标准错误包 - 似乎不接受权重。

Answer 1

以下function计算聚集的标准错误，因为它依赖于lm也可以合并权重（我检查，它会产生与Stata相同的结果）。

cl <- function(dat,fm, cluster){ 
      require(sandwich, quietly = TRUE) 
      require(lmtest, quietly = TRUE) 
      M <- length(unique(cluster)) 
      N <- length(cluster) 
      K <- fm$rank 
      dfc <- (M/(M-1))*((N-1)/(N-K)) 
      uj <- apply(estfun(fm),2, function(x) tapply(x, cluster, sum)); 
      vcovCL <- dfc*sandwich(fm, meat=crossprod(uj)/N) 
      coeftest(fm, vcovCL) }