将 'clustering functions' 应用于一系列线性模型

Question

我想遍历线性模型列表，并使用 vcovCL 函数将 "clustered" 标准误差应用于每个模型。我的目标是尽可能高效地执行此操作（我是运行跨数据框多列的线性模型）。我的问题是试图在匿名函数中指定额外的参数。下面我模拟了一些假数据。辖区代表我的横截面维度；月代表我的时间维度（在 4 个月内观察到 5 个单位）。变量 int 是干预何时发生的虚拟变量。

df <- data.frame(
  precinct = c( rep(1, 4), rep(2, 4), rep(3, 4), rep(4, 4), rep(5, 4) ),
  month = rep(1:4, 5),
  crime = rnorm(20, 10, 5),
  int = c(c(0, 1, 1, 0), rep(0, 4), rep(0, 4), c(1, 1, 1, 0), rep(0, 4))
  )

df[1:10, ]

outcome <- df[3]
est <- lapply(outcome, FUN = function(x) { lm(x ~ as.factor(precinct) + as.factor(month) + int, data = df) })

se <- lapply(est, function(x) { sqrt(diag(vcovCL(x, cluster = ~ precinct + month))) })

我在 vcovCL 函数中添加 cluster 参数时收到以下错误消息。

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'x' not found

据我估计，唯一的解决方法是索引数据帧，即 df$，然后指定 'clustering' 变量。这可以通过在函数调用中为 df 指定一个附加参数来实现吗？ 这段代码高效吗？

我想也许用公式指定模型方程是更好的方法。

任何 thoughts/comments 总是有帮助的:)

Answer 1

这是一种可以检索多个模型的集群标准误差的方法：

library(sandwich)

# I am going to use the same model three times to get the "sequence" of linear models. 
mod <- lm(crime ~ as.factor(precinct) + as.factor(month) + int, data = df)

# define function to retrieve standard errors:
robust_se <- function(mod) {sqrt(diag(vcovCL(mod, cluster = list(df$precinct, df$month))))}

# apply function to all models:
se <- lapply(list(mod, mod, mod), robust_se)

如果您想调整整个输出，以下内容可能会有所帮助：

library(lmtest)
adj_stats <- function(mod) {coeftest(mod, vcovCL(mod, cluster = list(df$precinct, df$month)))}

adjusted_models <- lapply(list(mod, mod, mod), adj_stats)

解决多列问题：

如果您正在努力处理运行多个列的线性模型，以下内容可能会有所帮助。除了您将模型列表传递给 lapply.

之外，以上所有内容都将保持不变

首先，让我们在这里使用这个数据框：

df <- data.frame(
  precinct = c( rep(1, 4), rep(2, 4), rep(3, 4), rep(4, 4), rep(5, 4) ),
  month = rep(1:4, 5),
  crime = rnorm(20, 10, 5),
  crime2 = rnorm(20, 10, 5),
  crime3 = rnorm(20, 10, 5),
  int = c(c(0, 1, 1, 0), rep(0, 4), rep(0, 4), c(1, 1, 1, 0), rep(0, 4))
)

让我们定义结果列：

outcome_columns <- c("crime", "crime2", "crime3")

现在，让我们运行对每个结果进行回归：

models <- lapply(outcome_columns, 
         function(outcome) lm( eval(parse(text = paste0(outcome, " ~ as.factor(precinct) + as.factor(month) + int"))), data = df) )

然后您只需调用

adjusted_models <- lapply(models, adj_stats)

关于效率：

上面的代码是高效的，因为它易于调整并且编写起来很快。对于大多数用例，它会非常好。为了计算效率，请注意您的设计矩阵在所有情况下都是相同的，即通过预先计算公共元素（例如 inv(X'X)*X'），您可以节省一些计算。然而，您会失去许多内置函数的便利性。

将 'clustering functions' 应用于一系列线性模型

Applying 'clustering functions' to a series of linear models

regression

r

coding-efficiency

lapply

covariance-matrix