R中存活包的clogit回归的稳健标准误差

Question

我试图从R中的生存包中获得针对clogit回归的强大标准错误。这样做，我试图用{{1}复制Stata clogit命令报告的标准错误。 } 选项。

我在R中的公式是

vce(robust)

向函数添加conditional_logit <- clogit(dependent_variable ~ independent_variable + some_controls + strata(year), method= "exact", data = data_frame) 参数失败，错误为：

robust = TRUE

根据建议here，here，here和here通过三明治或plm包提取强大标准错误的任何尝试都会失败并出现相同的错误。类似地，clogit function包括在使用Error in residuals.coxph(fit2, type = "dfbeta", weighted = TRUE) : score residuals are not available for the exact method 方法时停止尝试计算稳健标准错误的条件（第44行）。但是，clogit回归对象中存在conditional_logit $ residuals和conditional_logit $ score。

如果有人能帮助回答以下问题，我将感激不尽：

• 为“精确”条件逻辑回归计算稳健的标准误差通常是不可能还是“错误”？如果是这样，为什么Stata允许这样做？
• 如果不是：我如何计算R？
中clogit回归的稳健标准误差
• 如果无法根据clogit回归对象中的数据计算稳健的标准错误：是否有另一个R包生成条件逻辑回归模型，该模型等同于生存包的clogit函数生成的那些，包括我需要计算稳健标准误差的数据吗？

Answer 1

更改原始clogit函数中处理关系的方法。

method命令的默认值为method="exact"。例如，如果使用method="efron"，则robust=TRUE命令可以正常工作。