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r - 如何使用 R 处理 OLS 中的异方差性

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 12:28:59

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我正在使用 OLS 方法拟合标准多元回归。我有 5 个预测变量(2 个连续变量和 3 个分类变量)加上 2 个双向交互项。我使用残差与拟合图进行回归诊断。异方差性非常明显，bptest() 也证实了这一点。

我不知道下一步该做什么。首先，我的因变量是合理对称的(我认为我不需要尝试转换我的 DV)。我的连续预测器也没有高度偏斜。我想在 lm(); 中使用权重但是，我怎么知道要使用什么权重？

有没有一种方法可以自动生成权重以执行加权最小二乘法？或者你还有其他方法吗？

最佳答案

处理异方差的一个明显方法是估计异方差一致的标准误。大多数情况下，它们被称为稳健或白色标准错误。

您可以通过多种方式在 R 中获得稳健的标准误差。以下页面描述了在 R 中获得稳健标准误差的一种可能且简单的方法:

https://economictheoryblog.com/2016/08/08/robust-standard-errors-in-r

但是，有时有更微妙且通常更精确的方法来处理异方差性。例如，您可能会遇到分组数据，并发现自己的数据集中标准错误是异构的，但在组(集群)内是同质的。在这种情况下，您可能希望应用聚类标准错误。请参阅以下链接以计算 R 中的聚类标准误:

https://economictheoryblog.com/2016/12/13/clustered-standard-errors-in-r

关于r - 如何使用 R 处理 OLS 中的异方差性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24396403/

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