我在R中运行线性回归。我正在计算聚类标准误差。我得到了coeftest()
的输出,但是在某些情况下,它不报告任何变量。我没有错。这是否意味着无法计算系数,或者coeftest不报告无关紧要的变量?我似乎在任何R文档中都找不到答案。
这是R的输出:
lm1 <- lm(PeaceA ~ Soc_Edu + Pol_Constitution + mediation + gdp + enrollratio + infantmortality , data=qsi.surv)
coeftest(lm1, vcov = vcovHC(lm1, type = "HC1"))
t test of coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -1.05780946 0.20574444 -5.1414 4.973e-06 ***
Soc_Edu -1.00735592 0.11756507 -8.5685 3.088e-11 ***
mediation 0.65682159 0.06291926 10.4391 6.087e-14 ***
gdp 0.00041894 0.00010205 4.1052 0.000156 ***
enrollratio 0.00852143 0.00177600 4.7981 1.598e-05 ***
infantmortality 0.00455383 0.00079536 5.7255 6.566e-07 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
请注意,变量Pol_Constitution
没有任何报告。
答案 0 :(得分:0)
我假设您是指软件包coeftest()
中的函数lmtest
和软件包vcovHC()
中的sandwich
。在这种组合中,线性从属列的系数在coeftest
的输出中被静默删除。因此,我假设您的变量/列Pol_Constitution
患有线性相关性。
下面是一个示例,该示例演示了线性依赖列的行为。在简单的I(2 * cyl)
和NA
中查看summary()
的估计系数如何为coeftest()
,而在vcovHC()
与library(lmtest)
library(sandwich)
data(mtcars)
summary(mod <- lm(mpg ~ cyl + I(2*cyl), data = mtcars))
#> [...]
#> Coefficients: (1 not defined because of singularities)
#> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
#> (Intercept) 37.8846 2.0738 18.27 < 2e-16 ***
#> cyl -2.8758 0.3224 -8.92 6.11e-10 ***
#> I(2 * cyl) NA NA NA NA
#> ---
#> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
#> [...]
coeftest(mod)
#>
#> t test of coefficients:
#>
#> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
#> (Intercept) 37.88458 2.07384 18.2678 < 2.2e-16 ***
#> cyl -2.87579 0.32241 -8.9197 6.113e-10 ***
#> I(2 * cyl) NA NA NA NA
#> ---
#> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
coeftest(mod, vcov. = vcovHC(mod))
#>
#> t test of coefficients:
#>
#> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
#> (Intercept) 37.88458 2.74154 13.8187 1.519e-14 ***
#> cyl -2.87579 0.38869 -7.3987 3.040e-08 ***
#> ---
#> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
组合时却无声地丢弃了。 >
docker run --rm --name mycontainer --net=host imageName my-command