정렬 된 logit에 대한 클러스터 표준 오류 추정에서 삭제 된 polr - 값

Question

저는 R에 상당히 익숙하고 꽤 기초적인 응용 프로그램에 익숙합니다. 지금 내가 함께 내가 도움이 필요한 문제가 발생했습니다 : 내가 주문 로지스틱 회귀에 대한클러스터 표준 오차 할 수있는 방법을 찾고 있어요

을 이미

(내 추정은 this 예와 유사하다) vcovCLrobcov 및 을 시도하고 그들이 나에게 유사한 오류 메시지 제공 : meatCL에서

• 오류 (X, CL uster = cluster, type = type, ...) : 'cluster'및 'estfun()'의 숫자가 과 일치하지 않습니다.
• u [, ii]의 오류 < - ui : 대체 길이의 배수가 아님

미리 감사드립니다.

편집

: 나는 누락 된 값에 대한 좀 더 많은 정보를 찾았지만 그게 문제 될 것 같지 않습니다 - 그것은 내가 this 대답을 사용하여 해결, 또는 경우는 NA의없이 데이터 집합을 사용하는 경우에도 지속하기 때문이다. 아래 예의 경우와 같습니다. 문제는 polr이 결과의 일부로 잔차를주지 않는다는 것입니다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까?

dat <- read.dta("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/ologit.dta") 
    length(dat$apply) 
    twenty <- seq(from=1, to=20, by=1) 
    dat$clustervar<-sample(twenty, size=400, replace=TRUE) 



    m <- polr(apply ~ pared + public + gpa, data = dat, Hess=TRUE) 
    vcovCL <- function(x, cluster.by, type="sss", dfcw=1){ 
     # R-codes (www.r-project.org) for computing 
     # clustered-standard errors. Mahmood Arai, Jan 26, 2008. 

     # The arguments of the function are: 
     # fitted model, cluster1 and cluster2 
     # You need to install libraries `sandwich' and `lmtest' 

     # reweighting the var-cov matrix for the within model 
     require(sandwich) 
     cluster <- cluster.by 
     M <- length(unique(cluster)) 
     N <- length(cluster) 
     stopifnot(N == length(x$residuals)) 
     K <- x$rank 
     ##only Stata small-sample correction supported right now 
     ##see plm >= 1.5-4 
     stopifnot(type=="sss") 
     if(type=="sss"){ 
     dfc <- (M/(M-1))*((N-1)/(N-K)) 
     } 
     uj <- apply(estfun(x), 2, function(y) tapply(y, cluster, sum)) 
     mycov <- dfc * sandwich(x, meat=crossprod(uj)/N) * dfcw 
     return(mycov) 
    } 
    vcovCL(dat, m, dat$clustervar) 

이 날을 제공합니다

Error: N == length(x$residuals) is not TRUE 
Called from: vcovCL(dat, m, dat$clustervar) 

Answer 1

내가 대한 도움말 페이지 다음과 같은 성공을 거두었 샌드위치 :: 함수의 첫 번째 인수는 모델 객체 것을 보여준다 vcovCL?. 당신은 월드 테스트를 원하는 경우 그 행렬의 diag을 사용해야 할 수도

m <- polr(apply ~ pared + public + gpa, data = dat, Hess=TRUE) 
(clval <- sandwich::vcovCL(m, dat$clustervar)) 
            pared  public   gpa unlikely|somewhat likely 
pared      0.085218306 0.005588259 0.04584255    0.15545404 
public      0.005588259 0.092283173 -0.01890725    -0.05875859 
gpa       0.045842552 -0.018907254 0.07067573    0.22455931 
unlikely|somewhat likely 0.155454041 -0.058758588 0.22455931    0.72408670 
somewhat likely|very likely 0.165079639 -0.058282514 0.23631756    0.75713049 
          somewhat likely|very likely 
pared          0.16507964 
public          -0.05828251 
gpa           0.23631756 
unlikely|somewhat likely      0.75713049 
somewhat likely|very likely     0.80749182 

: 당신이 제공하는 기능을 마스크하는 :: 연산자를 사용하는 데 필요한.

이

coeftest(m, vcov = clval) 

t test of coefficients: 

     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
pared 1.047690 0.291922 3.5889 0.0003738 *** 
public -0.058786 0.303781 -0.1935 0.8466565  
gpa  0.615941 0.265849 2.3169 0.0210210 * 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

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