Regression model

الأخطاء المعيارية القوية للعناقيد

تصحح الأخطاء المعيارية القوية للعناقيد تباين معاملات الانحدار عندما تكون المشاهدات مترابطة داخل عناقيد مثل المدارس أو المستشفيات أو المناطق. نشأ مقدر الساندويتش المجمّع من معادلات التقدير المعممة لـ Liang & Zeger (1986) وتم تجميعه للأعمال التطبيقية بواسطة Cameron & Miller (2015)، مما يوفر استدلالًا صالحًا عندما تكون الأخطاء المعيارية العادية صغيرة جدًا.

طبِّق باستخدام StatMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Liang, K. Y. & Zeger, S. L. (1986). Longitudinal Data Analysis Using Generalized Linear Models. Biometrika, 73(1), 13-22. DOI: 10.1093/biomet/73.1.13
  2. Cameron, A. C. & Miller, D. L. (2015). A Practitioner's Guide to Cluster-Robust Inference. Journal of Human Resources, 50(2), 317-372. DOI: 10.3368/jhr.50.2.317

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/cluster-robust-se

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateCluster-Robust Standard Errors (Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/statistics/cluster-robust-se · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026