Errors estàndard robustes a clústers
Els errors estàndard robustos a clústers corregeixen la variància dels coeficients de regressió quan les observacions estan correlacionades dins de clústers com ara escoles, hospitals o regions. L'estimador sandvitx clúster va sorgir de les equacions d'estimació generalitzades de Liang & Zeger (1986) i va ser sintetitzat per a l'ús aplicat per Cameron & Miller (2015), proporcionant inferència vàlida quan els errors estàndard ordinaris serien massa petits.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Regressió per Mínims Quadrats Ordinàris (MQO)Econometria↔ compare
- Model d'efectes fixos per a dades de panellEconometria↔ compare
- Test de permutació (aleatorització)Estadística↔ compare
- Bootstrap salvatge per a inferència en regressióEstadística↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →