Standartkļūdas, kas ir izturīgas pret klasteru ietekmi
Standartkļūdas, kas ir izturīgas pret klasteru ietekmi, koriģē regresijas koeficientu dispersiju, ja novērojumi ir savstarpēji saistīti klasteros, piemēram, skolās, slimnīcās vai reģionos. Klasterizētais sviestmaižu (sandwich) novērtētājs radās no Liang & Zeger (1986) vispārinātajām novērtēšanas vienādojumām un tika sintezēts praktiskam darbam no Cameron & Miller (2015), nodrošinot derīgu secinājumu izdarīšanu, kad parastās standartkļūdas būtu pārāk mazas.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ compare
- Fiksēto efektu paneļa datu modelisEkonometrija↔ compare
- Permutācijas (randomizācijas) testsStatistika↔ compare
- Savvaļas bootstrap regresijas inferencēStatistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →