R语言OLS+稳健标准误

你好！关于R语言中OLS（普通最小二乘法）和稳健标准误的计算，你可以使用lm()函数进行OLS回归，并通过sandwich包中的函数进行稳健标准误的估计。下面是一个示例代码：

# 假设我们有一个数据集df，其中y是因变量，x1和x2是自变量
model <- lm(y ~ x1 + x2, data = df)

# 使用sandwich包中的函数进行稳健标准误的估计
library(sandwich)
robust_se <- sqrt(diag(vcovHC(model, type = "HC3")))

# 输出OLS估计结果和稳健标准误
summary(model)
cat("Robust Standard Errors:\n")
print(robust_se)

上述代码中，我们首先使用lm()函数拟合OLS回归模型，然后使用vcovHC()函数从回归模型中提取协方差矩阵，并指定type参数为"HC3"来进行稳健标准误的估计。最后，我们通过sqrt()函数对协方差矩阵的对角线元素取平方根得到稳健标准误。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。