有谁知道如何stargazer显示lm模型的集群SE ？(以及相应的F检验？)如果可能的话,我想采用类似于计算异方差性的方法 - 强大的SEs sandwich并将其弹出,stargazer如http://jakeruss.com/cheatsheets/stargazer.html#robust- standard-errors-replicating-statas-robust-option.
我正在使用lm我的回归模型,而我正在按公司聚类(一个我不包括在回归模型中的因子变量).我还有一堆NA值,这让我认为multiwayvcov是最好的方案(请参阅landroni的答案底部 - 面板数据的双重群集标准错误 - 以及https://sites.google.com/site/npgraham1/research/code)？请注意,我不想使用plm.
编辑:我想我找到了一个使用该multiwayvcov软件包的解决方案......
library(lmtest) # load packages
library(multiwayvcov)
data(petersen) # load data
petersen$z <- petersen$y + 0.35 # create new variable
ols1 <- lm(y ~ x, data = petersen) # create models
ols2 <- lm(y ~ x + z, data = petersen)
cl.cov1 <- cluster.vcov(ols1, data$firmid) # cluster-robust SEs for ols1
cl.robust.se.1 …遵循 R 食谱 ( http://www.cookbook-r.com/Graphs/Legends_(ggplot2)），我尝试使用scale_fill_manual更改ggplot中绘图中点和线的图例和颜色，但它似乎不起作用\xe2\x80\x94geom_points 保持黑色，geom_smooths 保持蓝色。这是可重现的代码：
\n\ntype <- c("0", "0", "1", "2", "2", "2", "2", "1")\nvotes <- c(21, 28, 52, 66, 65, 42, 48, 39)\ntime <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)\ndf <- data.frame(type, votes, time)\n\ntest.plot <- ggplot(df, aes(y = votes, x = time, fill = type)) +\ngeom_point() +\ngeom_smooth(lwd = 0.75, lty = "dashed", se = FALSE, method = lm) +\nscale_fill_manual(values=c("blue4", "purple4", "red4"),\n breaks=c("2","1","0"),\n labels=c("Standard", "Nonstandard", "Oddball"),\n name="Type")\ntest.plot\n我试图让标记为“标准”的点和线显示为深蓝色，“非标准”点和线显示为深紫色，“奇怪”的点和线显示为深红色，但所有点都显示黑色，线条全部显示蓝色：
\n\n！https://i.stack.imgur.com/IylCg.jpg
\n\n有人有解决办法吗？先感谢您！ …
