r - 为什么逻辑回归中存在异方差稳健标准误？

Question

我正在学习有关 R 的类(class)。目前，我们正在研究逻辑回归。我们被教导的基本形式是这样的:

model <- glm(
  formula = y ~ x1 + x2,
  data = df,
  family = quasibinomial(link = "logit"),
  weights = weight
)

这对我来说非常有意义。但是，建议我们使用以下方法来获取系数和异方差稳健推理:

model_rob <- lmtest::coeftest(model, sandwich::vcovHC(model))

这让我有点困惑。阅读有关 vcovHC 的内容是它创建了“异方差一致性估计”。为什么在做逻辑回归时要这样做？我教它不假设同方差？另外，我不确定 coeftest 的作用是什么？

谢谢!

Answer 1

你是对的 - 同方差性(预测变量每个级别的残差具有相同的方差)不是逻辑回归中的假设。然而，逻辑回归中的二元响应是异方差的(0 或 1)，这就是为什么相应的估计量应该与其一致。我想这就是“异方差一致”的意思。正如@MrFlick 已经指出的那样，如果您想了解有关该主题的更多信息，Cross Validated很可能是该去的地方。 coeftest 生成估计系数的 Wald 检验统计量。根据您的数据，这些测试为您提供了一些关于预测变量(自变量)是否似乎与因变量相关联的信息。