cluster聚类稳健标准误,cluster和robust的区别

cluster聚类稳健标准误,cluster和robust的区别

场景3：默认稳健标准误差没有问题。使用聚类标准误差时，F值消失。这种情况最可能的原因有两种，分别对应上述两种情况：1.聚类数量太小，小于要估计的系数个数；双态聚类稳健标准误差聚类稳健标准误差是衡量组的指标聚类分析中的相似性。它是数据中可能存在的指标。 对异常值不敏感的标准误差。 在Stata软件中，您可以使用健壮的聚类命令（robustclustering）

?＾? 事实证明，我的面板数据的P值为0.0000，所以应该使用固定效应模型，但如下所述，"但是，如果集群鲁棒标准误差与普通标准误差相差很大（本例中，两者相差约1倍），则传统的Hausman测试不适合。4.1异方差鲁棒标准误差regyx,rregyx,robustregyx,vce(robust)4.2聚类robust标准错误组是要聚类的级别，如企业id、省份、行业等。regyx,cluster( 团体）

acreg:允许干扰因素任意相关的稳健标准错误Stata:集群调整标准错误注释Stata:集群调整标准错误-Cluster4.1Heteroscedasticrobuststandarderrorsregyx,r=regyx,robust=regyx,vce(robust)4.2ClusteringRobustStandardErrorgroup是要集群的级别，例如企业ID、省份、行业ry等.reg

RandomEffectsmodels模型，随机效应，假设聚类特定效应图与解释变量图无关，则不需要通过广义最小二乘法GLS来调整方差和协方差矩阵。 Cluster-robust("cluster-robuststandarderrors(Huber-Whiterobuststandarderrors)"放宽了不同个体有不同方差的假设。但是个体仍然不相关。这并不意味着所有两个个体总是有不同的方差，只是有可能它们是不同的。在这种情况下，我们可以将时刻转换为

但簇固定效应只能控制部分簇内相关性，因此仍需要使用簇鲁棒标准误差。 在Stata中，您可以尝试以下程序：xtregyx，fecluster（idcode）。 xtreg+r，使用聚类标准错误。 如果聚类级别一致，则xtreg+r和xtreg+cluster的结果相同。 不同之处在于后者更加灵活。 reghdfe+r，是最强大的标准错误。 reghdfe+cluster是聚类标准错误。 至于报纸