MATLAB在Stata中使用的稳健SE的等效命令

Question

什么是Stata中线性回归中稳健标准误差的MATLAB等效命令（例如reg y x, robust）？

我想HAC可能是答案（http://www.mathworks.com/help/econ/hac.html）。

任何人都可以展示一个简单的MATLAB例子，它可以产生与下面列出的Stata代码相同的结果。

webuse iris, clear 
reg seplen sepwid 
reg seplen sepwid, r 

在MATLAB中，我发现robustfit（http://www.mathworks.com/help/stats/robustfit.html），但它不应该是等效的命令，因为它会影响估计的β值的价值，什么是robustfit和稳健标准误差之间的关系？

Answer 1

正如Nick Cox在评论中所述，您不会使用robustfit。相反，您将使用hac分别评估可靠的标准错误，如下面的一小段代码。系数估计值使用fitlm命令找到。

% Load/define data 
load fisheriris; 
sepwid = meas(:,2); 
seplen = meas(:,1); 

% Estimates 
fit = fitlm(sepwid,seplen); 
[~,SE,coef] = hac(fit,'type','HC','weights','HC1','display','off'); 

% Output non-robust 
fit.Coefficients(:,1:2) 

% Output Robust 
[coef SE] 

注意MATLAB放在顶部的固定/拦截，而不是在底部（如塔塔）。或者，您可以使用Oleg Komarov（*）的regstats2，这会给你p值等。

% Estimates 
fit2 = regstats2(seplen,sepwid,'linear','all'); 

% Output 
[fit2.beta fit2.hc1.se] 

（*）http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26169-regstats2