Standard error estimates of commonl

Standard error estimates of commonly applied covariance matrix estimation techniques are biased and hence statistical inference that is based on such standard errors is invalid. Fortunately, Driscoll and Kraay (1998) propose a nonparametric covariance matrix estimator which produces heteroskedasticity consistent standard errors that are robust to very general forms of spatial and temporal dependence.

Stata has a long tradition of providing the option to estimate standard errors that are “robust” to certain violations of the underlying econometric model.

The Stata program xtscc, implemented by Daniel Hoechle,estimates pooled OLS and fixed effects (within) regression models with Driscoll and Kraay standard errors. The error structure is assumed to be heteroskedastic, autocorrelated up to some lag, and possibly correlated between the groups (panels)

Kết quả (Việt) 1:

Tiêu chuẩn lỗi ước tính của phổ biến kỹ thuật dự toán ma trận hiệp phương sai áp dụng là thiên vị và vì thế suy luận thống kê dựa trên các lỗi chuẩn là không hợp lệ. May mắn thay, Driscoll và Kraay (1998) đề nghị một ước tính ma trận hiệp phương sai nonparametric heteroskedasticity lỗi chuẩn phù hợp đó là mạnh mẽ với hình thức rất chung chung phụ thuộc vào không gian và thời gian sản xuất.Stata có một truyền thống lâu đời của việc cung cấp các tùy chọn để ước tính các lỗi chuẩn là "mạnh mẽ" cho một số hành vi vi phạm của các mô hình kinh tế lượng cơ bản.Stata cho xtscc chương trình, thực hiện bởi Daniel Hoechle, ước tính tòi OLS và các ảnh hưởng cố định (trong) mô hình hồi quy với lỗi chuẩn Driscoll và Kraay. Lỗi cấu trúc giả định là heteroskedastic, autocorrelated đến một số tụt hậu, và có thể tương quan giữa các nhóm (tấm)

Kết quả (Việt) 3:

Ma trận hiệp phương sai của công nghệ thường ước tính sai số tiêu chuẩn đoán là thiên lệch, do đó suy luận thống kê dựa trên những tiêu chuẩn, là sai lầm là không hợp lệ.May mắn là Driscoll và Kraay (1998) đã đưa ra một loại phi tham số ma trận hiệp phương sai của phương sai Phù hợp với tiêu chuẩn ISO ước tính tạo ra sai số là mạnh nhất của hình thức chung phụ thuộc vào không gian và thời gian.STATA có truyền thống lâu đời, cung cấp lựa chọn sai số tiêu chuẩn là "ước tính cơ bản của mô hình đo lường mức xâm hại tình dục".Chương trình xtscc Stata, by Daniel Hoechle, ước tính hội tụ và cố định OLS Effect (bên trong) và Driscoll và Kraay lỗi trở về với mô hình tiêu chuẩn.Cấu trúc được coi là sai lầm, Iso - tự tương quan lên một số ở phía sau, có thể là tương quan giữa nhóm (đồ thị)