审稿人：请给出回归系数的鲁棒标准误，谢谢！

如果线性回归模型违反重要的前提条件，比如异方差性，并且审稿人揪住不放，那该怎么办？

其中一个潜在的办法是提供鲁棒标准误（robust standard error）。 

这篇文章帮助各位使用R代码解决这个问题。 

将提供两种计算鲁棒标准误的方法。

首先安装所需的R包，并且载入：

install.packages("sandwich")
install.packages("lmtest")
library(sandwich)
library(lmtest)
R包get！

将使用R自带的数据集mtcars作为例子，查看数据集概况：

summary(mtcars)

下一步，拟合一个回归模型，并且查看模型概况：

mymodel <- lm(mpg ~ hp + wt, data = mtcars)
summary(mymodel)

下一步，使用第一种方法计算鲁棒标准误：

coeftest(mymodel, vcov = vcovHC(mymodel, type = "HC1"))

可以修改上述的type代码选择不同的类型，比如："HC3", "const", "HC", "HC0", "HC1", "HC2", "HC4", "HC4m", "HC5"。 

再介绍第二种方法，代码如下：

vcov_robust <- vcovHC(mymodel, type = "HC1") 
ro_std_errors <- sqrt(diag(vcov_robust))
ro_std_errors

发现两种代码所计算的鲁棒标准误是一致的！

好啦，今天的内容就到这里。如果有帮助，记得分享给需要的人！


参考文献

https://cran.r-project.org/web/packages/sandwich/index.html
https://cran.r-project.org/web/packages/lmtest/index.html

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2024-06-24 12:12
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