Regression model

Robustné štandardné chyby zoskupené do zhlukov

Robustné štandardné chyby zoskupené do zhlukov korigujú varianciu regresných koeficientov, keď sú pozorovania korelované v rámci zhlukov, ako sú školy, nemocnice alebo regióny. Zhlukovým sendvičovým odhadom sa zaoberali Liang & Zeger (1986) v rámci zovšeobecnených odhadových rovníc a syntetizovali ho pre aplikovanú prácu Cameron & Miller (2015), čím sa dosiahla platná inferencia v prípadoch, keď by bežné štandardné chyby boli príliš malé.

Použiť v StatMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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

Odkazujú sem

ScholarGateCluster-Robust Standard Errors (Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/statistics/cluster-robust-se · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026