lfe中参数的估计协方差矩阵

Question

我试图回避使用lfe包中的felm函数估计的一组线性固定效应模型的估计协方差，但我正在努力。

一个小例子可以解释我的问题：

library(lfe)
data("Produc", package = "plm")
femodel <- felm(log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp |
state | 0 | state, 
data=Produc)

femodel有一个名为clustervcv的元素，如下所示：

femodel$clustervcv
           log(pcap)       log(pc)      log(emp)         unemp
log(pcap)  3.964787e-03 -7.604048e-04 -0.002501062 -7.940638e-05
log(pc)   -7.604048e-04  4.153134e-03 -0.003951458 -9.809748e-05
log(emp)  -2.501062e-03 -3.951458e-03  0.007265777  1.724270e-04
unemp     -7.940638e-05 -9.809748e-05  0.000172427  6.786427e-06

与此同时，femodel的总结如下：

             Estimate Cluster s.e.    t value     Pr(>|t|)
log(pcap) -0.026149654  0.062966551 -0.4152944 6.780430e-01
log(pc)    0.292006925  0.064444814  4.5311159 6.806845e-06
log(emp)   0.768159473  0.085239526  9.0117755 1.601430e-18
unemp     -0.005297741  0.002605077 -2.0336216 4.233485e-02

我很确定摘要中的Cluster s.e.是robustvcv的对角元素和某些自由度的函数。我无法弄清楚在哪里挖出相关的自由度，以及它的功能是什么。

Answer 1

好的脸红了，非常感谢lmo指出我的愚蠢。似乎我对模型对象包含的所有不同的vcv感到困惑。

以防其他人像我一样困惑，这里是summary.felm选择使用哪个协方差矩阵的方法：

1. 如果是聚类变量（=第三个管道之后的变量） 公式experssion）！= 0，使用clustervcv元素，
2. 如果聚类变量为0，则使用vcv，
3. 如果聚类变量为0，而summary（）函数的参数为​​'robust = T'，则使用robustvcv来计算std错误。