Si se utiliza robustos de regresión lineal o bootstrapping cuando hay heterocedasticidad?

Question

Tengo un conjunto de datos donde tengo que hacer la regresión lineal. Lamentablemente no es un problema de heterocedasticidad. He de volver a ejecutar el análisis mediante regresión robusta con el HC3 estimador para la varianza y también se hace bootstrap con el bootcov función en Hmisc para R. Los resultados están muy cerca. Lo que se recomienda en general?

Answer 1

En economía, la Eicker Blanco " o "sólido" de los errores estándar son generalmente reportados. Bootstrapping (por desgracia, diría yo) es menos común. Yo diría que las estimaciones sólidas son la versión estándar.

Answer 2

Usted podría utilizar generalizada de los cuadrados mínimos, tales como el gls() la función de la nlme paquete, que le permite especificar una variación de la función utilizando el peso del argumento.