Apakah akan menggunakan regresi linier yang kuat atau bootstrap ketika ada heteroskedastisitas?

8

Saya memiliki dataset di mana saya perlu melakukan regresi linier. Sayangnya ada masalah dengan heteroskedastisitas. Saya sudah menjalankan kembali analisis menggunakan regresi kuat dengan estimator HC3 untuk varians dan juga melakukan bootstrap dengan fungsi bootcov di Hmisc untuk R. Hasilnya cukup dekat. Apa yang umumnya direkomendasikan?

regression  bootstrap  heteroscedasticity 
— Misha
sumber
Paket R apa yang Anda gunakan untuk estimasi HC3? sandwich, contrast?
— chl
Pertanyaan lain ketika kita berada di: Apa desain yang Anda pertimbangkan, maksud saya apakah ada pengelompokan pengelompokan atau banyak, atau apakah itu regresi linier sederhana? Ini dapat membantu pembaca untuk lebih memahami konteks studi Anda.
— chl
Sudahkah Anda mencoba mengekspresikan kembali variabel dependen untuk menstabilkan varians?
— whuber
Saya menggunakan paket sandwich untuk penaksir HC3. Saya menggunakan regresi linier sederhana. Secara intuitif saya merasa lebih nyaman dengan versi bootstrap dan saya rasa saya akan tetap menggunakannya. // thx untuk input
— Misha

Jawaban:

5

Dalam bidang ekonomi, kesalahan standar Eicker-White atau "kuat" biasanya dilaporkan. Bootstrapping (sayangnya, menurut saya) kurang umum. Saya akan mengatakan bahwa perkiraan kuat adalah versi standar.

— Charlie
sumber
4

Anda bisa menggunakan kuadrat terkecil yang digeneralisasi, seperti fungsi gls () dari paket nlme, yang memungkinkan Anda menentukan fungsi varians menggunakan argumen bobot.

— Andrew Robinson
sumber
Kriteria apa yang harus kita gunakan untuk memilih kelas fungsi varians?
— Rafael
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.