使用自相关/异方差鲁棒性标准时,联合检验、r 平方如何表现。错误?

机器算法验证 r 回归 纽威斯特
2022-03-28 18:22:45

最近我们在 SO 上讨论了如何使用 NeweyWest 标准误差更新标准线性回归摘要。coeftestsandwich包装中使用。有人告诉它使用 unclass 来更新我已经存在的摘要,如下所示:

library(sandwich)
library(lmtest)
temp.lm <- lm(runif(100) ~ rnorm(100))
temp.summ <- summary(temp.lm)
temp.summ$coefficients <- unclass(coeftest(temp.lm, vcov. = NeweyWest)

现在我想知道在使用 NeweyWest VC 矩阵时,摘要中显示的关节参数是否完全不受影响?我的意思是使用这段代码,它们显然不会受到影响——但这是正确的吗?请注意,这不是语法,而是统计问题:) 类似的东西

Residual standard error: 1.177 on 83 degrees of freedom  
Multiple R-squared: 0.7265, Adjusted R-squared:  0.71 
F-statistic:  44.1 on 5 and 83 DF,  p-value: < 2.2e-16 

保持不变。是否也有需要调整的情况?

1个回答

是残差平方和除以结果的总变化当应用鲁棒/HAC 标准错误时,这些统计数据都不会改变,因此也不会改变。调整后稍微改变了公式,但仅基于模型中的观察数和预测变量数,在稳健的标准误差下不会改变,因此该值也保持不变。R2R2R2

F统计量不能包含异方差或自相关——它需要同方差且误差之间没有相关性(实际上,它要求误差根据以您的预测变量为条件的相同正态分布进行分布)。该统计数据无法更正。相反,要执行稳健的联合检验,您需要使用在原假设下遵循分布的 Wald 检验。所以,是的,当您应用稳健/HAC 标准错误时,F统计量不会改变,但那是因为它不稳健。χ2