Estoy tratando de replicar una regresión logit de Stata a R. En Stata, uso la opción "robusto" para tener el error estándar robusto (error estándar consistente de heterocedasticidad). Puedo replicar exactamente los mismos coeficientes de Stata, pero no puedo tener el mismo error estándar robusto con el paquete "sandwich".

He intentado algunos ejemplos de regresión lineal de OLS; Parece que los estimadores sandwich de R y Stata me dan el mismo error estándar robusto para OLS. ¿Alguien sabe cómo Stata calcula el estimador sándwich para la regresión no lineal, en mi caso la regresión logit?

¡Gracias!

Códigos adjuntos: en 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