R语言 sandwich包 PublicSchools()函数中文帮助文档(中英文对照)

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PublicSchools(sandwich)
PublicSchools()所属R语言包：sandwich

                                        US Expenditures for Public Schools
                                         美国公立学校的开支

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Per capita expenditure on public schools and per capita income by state in 1979.
上公立学校的人均支出和人均收入由国家于1979年。


用法----------Usage----------


data(PublicSchools)



格式----------Format----------

A data frame containing 51 observations of 2 variables.
一个数据框包含51的2个变量的意见。




Expenditure per capita expenditure on public schools,
人均消费性支出公立学校的开支，




Income per capita income.
人均收入的收入。


源----------Source----------

Table 14.1 in Greene (1993)
表14.1格林（1993）


参考文献----------References----------

of Unknown Form, Computational Statistics \& Data Analysis, 45, 215-233.
Macmillan Publishing Company, New York.
United States. US Government Printing Office, Washington, DC.

实例----------Examples----------


## Willam H. Greene, Econometric Analysis, 2nd Ed.[＃威廉姆H.格林，计量分析，第二版。]
## Chapter 14[＃第14章]
## load data set, p. 385, Table 14.1[＃负载数据组检测号码。 385表14.1]
data(PublicSchools)

## omit NA in Wisconsin and scale income[＃省略NA在威斯康星州和规模收益。]
ps <- na.omit(PublicSchools)
ps$Income <- ps$Income * 0.0001

## fit quadratic regression, p. 385, Table 14.2[适合二次回归，P。 385表14.2]
fmq <- lm(Expenditure ~ Income + I(Income^2), data = ps)
summary(fmq)

## compare standard and HC0 standard errors[＃比较标准和HC0标准误差。]
## p. 391, Table 14.3[＃P。 391表14.3]
library(sandwich)
coef(fmq)
sqrt(diag(vcovHC(fmq, type = "const")))
sqrt(diag(vcovHC(fmq, type = "HC0")))


if(require(lmtest)) {
## compare t ratio[＃比较t比]
coeftest(fmq, vcov = vcovHC(fmq, type = "HC0"))

## White test, p. 393, Example 14.5[＃白检验，p。 393例14.5]
wt <- lm(residuals(fmq)^2 ~ poly(Income, 4), data = ps)
wt.stat <- summary(wt)$r.squared * nrow(ps)
c(wt.stat, pchisq(wt.stat, df = 3, lower = FALSE))

## Bresch-Pagan test, p. 395, Example 14.7[＃Bresch异教检验，p。 395例14.7]
bptest(fmq, studentize = FALSE)
bptest(fmq)

## Francisco Cribari-Neto, Asymptotic Inference, CSDA 45[旧金山克里巴里托，渐近推断，CSDA 45＃]
## quasi z-tests, p. 229, Table 8[＃拟Z-测试中，P。 229，表8]
## with Alaska[＃与阿拉斯加]
coeftest(fmq, df = Inf)[3,4]
coeftest(fmq, df = Inf, vcov = vcovHC(fmq, type = "HC0"))[3,4]
coeftest(fmq, df = Inf, vcov = vcovHC(fmq, type = "HC3"))[3,4]
coeftest(fmq, df = Inf, vcov = vcovHC(fmq, type = "HC4"))[3,4]
## without Alaska (observation 2)[＃而阿拉斯加（观察）]
fmq1 <- lm(Expenditure ~ Income + I(Income^2), data = ps[-2,])
coeftest(fmq1, df = Inf)[3,4]
coeftest(fmq1, df = Inf, vcov = vcovHC(fmq1, type = "HC0"))[3,4]
coeftest(fmq1, df = Inf, vcov = vcovHC(fmq1, type = "HC3"))[3,4]
coeftest(fmq1, df = Inf, vcov = vcovHC(fmq1, type = "HC4"))[3,4]
}

## visualization, p. 230, Figure 1[＃可视化检测号码。 230，图1中]
plot(Expenditure ~ Income, data = ps,
  xlab = "per capita income",
  ylab = "per capita spending on public schools")
inc <- seq(0.5, 1.2, by = 0.001)
lines(inc, predict(fmq, data.frame(Income = inc)), col = 4)
fml <- lm(Expenditure ~ Income, data = ps)
abline(fml)
text(ps[2,2], ps[2,1], rownames(ps)[2], pos = 2)

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