作为非统计人员，我在这里达到了极限：
我尝试使用面板数据的Poisson模型（使用pglm），并且想要计算可靠的标准误差（使用lmtest）。
我的代码当前如下所示：
#poisson model (panel with year fixed effects):
poisson_model <- pglm(y ~ a + b + c + factor(year), data = regression_data,
model = "pooling", family = poisson, index = c("ID", "year"))
#robust standard errors:
robust_SE_model <- coeftest(poisson_model, vcov. = vcovHC(poisson_model, type = "HC1"))
当我将常规面板模型与plm配合使用时，此代码对于我的其他模型规范也可以正常工作，但是当我尝试使用pglm的泊松模型时，会收到以下错误消息：
Error in terms.default(object) : no terms component nor attribute
这是由于lmtest软件包的限制还是我在这里出错了？我真的希望我可以使用软件包（不一定是pglm和lmtest）来解决问题，而不必深入研究健壮错误的手动计算。
我们非常感谢您的帮助！