Regression model

Grupno-robusta standardna greška

Grupno-robusta standardna greška ispravlja varijansu regresionih koeficijenata kada su opservacije korelirane unutar grupa kao što su škole, bolnice ili regioni. Klasterovani sendvič-estmator proizašao je iz generalizovanih jednačina za procenu Liang & Zeger-a (1986) i sintetizovan je za primenjeni rad od strane Cameron & Miller-a (2015), pružajući validno zaključivanje kada bi obične standardne greške bile previše male.

Primenite uz StatMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Citirana u

ScholarGateCluster-Robust Standard Errors (Cluster-Robust (Clustered) Standard Errors). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/statistics/cluster-robust-se · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026