Ich versuche, robuste Standardfehler für eine Clogit-Regression aus dem Überlebenspaket in R zu erhalten. Dabei versuche ich die Standardfehler der Stata clogit zu replizieren Befehl mit der Option vce(robust).Robuste Standardfehler für die Clogit-Regression aus dem Überlebenspaket in R
in R Meine Formel ist
conditional_logit <- clogit(dependent_variable ~ independent_variable + some_controls + strata(year), method= "exact", data = data_frame)
die robust = TRUE Argument an die Funktion Hinzufügen schlägt mit dem Fehler:
Error in residuals.coxph(fit2, type = "dfbeta", weighted = TRUE) :
score residuals are not available for the exact method
Jeder Versuch, robuste Standardfehler über die Sandwich oder plm-Pakete zu extrahieren, wie vorgeschlagen here, here, here und here schlägt mit dem gleichen Fehler fehl. In ähnlicher Weise enthält die clogit function eine Bedingung, um Versuche zu stoppen, robuste Standardfehler zu berechnen, wenn die Methode exact verwendet wird (Zeile 44). Die Residuen conditional_logit $ und conditional_logit $ sind jedoch im Clogit-Regressionsobjekt vorhanden.
Ich wäre dankbar, wenn jemand die folgenden Fragen helfen könnte antworten:
- Ist es generell unmöglich oder „falsch“ zu berechnen robusten Standardfehler für „exakte“ bedingte logistische Regressionen? Wenn ja, warum lässt Stata das zu?
- Wenn nicht: Wie könnte ich robuste Standardfehler für Clogit-Regressionen in R berechnen?
- Wenn es nicht möglich ist, robuste Standardfehler basierend auf den Daten im Clogit-Regressionsobjekt zu berechnen: Gibt es ein anderes R-Paket, das konditionale logistische Regressionsmodelle erzeugt, die denen der Clogit-Funktion des Survival-Pakets entsprechen und die einschließen die Daten, die ich brauche, um robuste Standardfehler zu berechnen?