GLMM - R 的 Huber-White 稳健标准误差答案

【问题标题】：Huber-White robust standard errors for a GLMM - RGLMM - R 的 Huber-White 稳健标准误差
【发布时间】：2020-10-18 05:36:48
【问题描述】：

我在我的模型中发现了一些异方差性，我想用更稳健的标准误差进行补偿。我曾尝试使用 R 中 merDeriv 包中的 Huber-White 稳健标准错误，但我相信这些仅适用于具有二项分布的 GLMM。有没有办法让负二项分布达到同样的效果？

型号：

library(lme4)
model <- glmer.nb(Jobs ~ 1 + Month + Year + (1|Region), data = df)

Huber-White 稳健标准误：

library(merDeriv)
bread.glmerMod(model)

错误：

Error in vcov.lmerMod(object, full = full) : estfun.lmerMod() only works for lmer() models.

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： r mixed-models standard-error

【解决方案1】：

试试这样的：

library(lme4)
model <- glmer.nb(Jobs ~ 1 + Month + Year + (1|Region), data = df)

cov <- vcovHC(model, type = "HC1", sandwich = T)
se <- sqrt(diag(cov_m1))

（无法确认它是否有效，因为没有可重现的示例）

【讨论】：

实际上并没有用，我认为（尽管 OP 的错误在于没有提供 minimal reproducible example ...）

【解决方案2】：

据我所知，这看起来像是包中的一个错误（bread.glmerMod 函数调用了estfun.lmerMod 而不是estfun.glmerMod；这里有一个关于泛型函数设计的更广泛的问题，但从来没有介意...）

你应该可以通过remotes::install_github("bbolker/merDeriv")从我的fork安装一个固定版本，然后重新加载包再试一次。

或者，下载压缩包，将R/bread.glmerMod.R最后一行中的vcov.lmerMod更改为vcov.glmerMod，然后重新安装包...

【讨论】：