聚类稳健标准误命令,聚类标准误的计算方法

聚类稳健标准误命令,聚类标准误的计算方法

ClusteringRobustStandardErrorstata命令.docx,ClusteringRobustStandardErrorstata命令本文旨在介绍使用Stata软件进行聚类分析的稳健标准方法。 聚类分析是探索数据的自然层次结构。2.3.2稳健标准误差聚类：异方差+组内相关+组间不相关。当同一类别内的干扰项出现相关时，不同类别之间存在差异，干扰项不相关，存在异方差。此时，需要寻找变化的标准误差的方法ed，即聚类稳健标准错误。 此时

要在R语言中执行面板固定效果回归，如果需要使用集群稳健的标准错误，则可以使用修复程序包中的feols命令。 这是包中给出的示例：res=feols(Sepal.Length~Sepal.W鲁棒标准误差通常大于非鲁棒标准误差(tβ^=β^−β0s.e.(β^)更大的鲁棒性标准误差意味着更小的ert值)

Stata：聚类调整后的标准误差Stata命令White(1980)异方差鲁棒标准误差*-横截面数据regyx，鲁棒*-面板数据添加反映个体影响的虚拟变量regyx，在Stata软件中吸收(id)，可以使用鲁棒聚类命令(robust)来执行鲁棒聚类分析并输出聚类鲁棒标准误差。 具体步骤如下：1、导入数据并准备变量。在Stata中，使用"import"命令导入数据，并准备变量。

˙▽˙ R语言中的lm()命令可以计算线性回归，但不能自动计算稳健的标准误差。 本文旨在提供R语言中标准误差计算的几种方法。 包括白鲁棒标准错误和集群鲁棒标准错误。 这些命令与STATA的rt执行聚类稳健标准错误vce(clustercid)。稍后将使用instrumental变量进行测试，使用ivreghdfe，但该命令不支持vce(

ˋ＾ˊ〉-# 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。 论文中，命令输入完成后，重新输入extabond2命令进行回归，结果出现聚类稳健的标准错误。