Ich versuche, eine logit-Regression von Stata nach R zu replizieren. In Stata verwende ich die Option "robust", um den robusten Standardfehler (heteroskedastizitätskonsistenter Standardfehler) zu erhalten. Ich kann die exakt gleichen Koeffizienten aus Stata replizieren, aber ich kann nicht den gleichen robusten Standardfehler mit dem Paket "sandwich" haben.

Ich habe einige Beispiele für lineare OLS-Regressionen ausprobiert. Anscheinend geben mir die Sandwich-Schätzer von R und Stata den gleichen robusten Standardfehler für OLS. Weiß jemand, wie Stata den Sandwich-Schätzer für die nichtlineare Regression berechnet, in meinem Fall die logit-Regression?

Vielen Dank

Codes Attached: in R:

library(sandwich)
library(lmtest)    
mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")    
mydata$rank<-factor(mydata$rank)    
myfit<-glm(admit~gre+gpa+rank,data=mydata,family=binomial(link="logit"))    
summary(myfit)    
coeftest(myfit, vcov = sandwich)    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "HC0"))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "HC3"))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "HC1"))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "HC2"))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "HC"))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "const"))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "HC4"))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "HC4m"))    
coeftest(myfit, vcov = vcovHC(myfit, "HC5"))    

Stata:

use http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/dae/binary.dta, clear    
logit admit gre gpa i.rank, robust