Я пытаюсь получить кластерные стандартные ошибки для упорядоченной регрессии lo git, используя функцию POLR из MASS. Регрессия имеет около 2900 фиксированных эффектов (округа США и годы.)
Когда я запускаю регрессию без фиксированных эффектов, я могу без проблем использовать функцию vcovCL из сэндвича ( используя процедуру, описанную в этом ответе. ) Однако, когда я включаю фиксированные эффекты, я получаю эту ошибку:
Error in xmat %*% x$coefficients : non-conformable arguments
Я бы опубликовал данные, но набор данных довольно большой, и регрессия занимает около 2 дней для запуска со всеми фиксированными эффектами.
Кто-нибудь сталкивался с подобной проблемой, и вы нашли решение?
РЕДАКТИРОВАТЬ: После того, что @ Ben-Bolker прокомментировал ниже, я попытался регрессии с случайная выборка из 1000 строк. Похоже, что некоторые из фиксированных эффектов приводят к квадратной матрице, выдавая следующие ошибки:
1: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
2: design appears to be rank-deficient, so dropping some coefs
Когда я пытаюсь использовать функцию vcovCL для кластеризации стандартных ошибок, я получаю ту же ошибку "несоответствующие аргументы" , Поэтому я подозреваю, что, поскольку некоторые коэффициенты являются NA, матрица vcovCL отличается от размера объекта POLR, и это является причиной ошибки.
Есть ли способ удалить эти недостающие фиксированные эффекты? Я все равно не буду отображать их в выводе регрессии.