Я провел многомерную логит-регрессию в R, используя приведенный ниже код (вверху).Сейчас я пытаюсь получить надежные стандартные ошибки для точно такой же регрессии.Я также использую код ниже (внизу) для этого, но значение значительно меняется впоследствии.
Мне интересно, подходит ли код, который я использую, и если это не так, может ли это быть связано спочему некоторые переменные значимы до надежных оценок SE, но не после.Спасибо.
library(sandwich)
library(lmtest)
setwd("C:/...")
mydata <- read.csv(file="sextest.csv", header=TRUE, sep=",", na.strings=c(""))
sapply(mydata,function(x) sum(is.na(x)))
sapply(mydata, function(x) length(unique(x)))
model <- glm(LCC ~.,family=binomial(link='logit'),data=mydata)
require(foreign)
require(sandwich)
fitglm <- glm(LCC ~.,family=binomial(link='logit'),data=mydata)
cov.m1 <- vcovHC(fitglm, type = "HC0")
std.err <- sqrt(diag(cov.m1))
q.val <- qnorm(0.975)
r.est <- cbind(Estimate = coef(fitglm), "Robust SE" = std.err , z = (coef(fitglm)/std.err) , "Pr(>|z|) "= 2 * pnorm(abs(coef(fitglm)/std.err), lower.tail = FALSE) , LL = coef(fitglm) - q.val * std.err , UL = coef(fitglm) + q.val * std.err)
r.est