J'ai un ensemble de données où je dois faire une régression linéaire. Malheureusement, il existe un problème d'hétéroscédasticité. J'ai relancé l'analyse en utilisant une régression robuste avec l'estimateur HC3 pour la variance et j'ai également effectué un bootstrap avec la fonction bootcov dans Hmisc pour R. Les résultats sont assez proches. Qu'est-ce qui est généralement recommandé?
8
sandwich
,contrast
?Réponses:
En économie, les erreurs standard Eicker-White ou "robustes" sont généralement signalées. Le bootstrap (malheureusement, je dirais) est moins courant. Je dirais que les estimations robustes sont la version standard.
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Vous pouvez utiliser les moindres carrés généralisés, comme la fonction gls () du package nlme, qui vous permet de spécifier une fonction de variance à l'aide de l'argument weight.
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