ganz abstrakt eine Frage zur Verbesserung der Regression. Ich würde gerne eine "normale" lin. Regression lm(y~x) vergleichen. Ich habe ein Modell
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fit <- lm(y~x)
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library(sandwich)
s0=coeftest(fit)
s1=coeftest(fit,vcov=NeweyWest(fit,prewhite = FALSE))
s2=coeftest(fit,vcov=vcovHAC(fit))
s3=coeftest(fit,vcov=kernHAC(fit))
tbl <- data.frame(cbind(s0[c(5,6)],s1[c(5,6)],
s2[c(5,6)],s3[c(5,6)]))
names(tbl) <- c("Incorrect", "NeweyWest","vcovHAC", "kernHAC")
row.names(tbl) <- c("(Intercept)", "beta_1")
kable(tbl, digits=3,caption="t-Statistiken")
PS: Es wäre ein Bonus, wenn ihr mir helfen könntet, "oben" direkt einzubringen, wie viele Lags berücksichtigt werden müssen. Also das per Funktion aus den Daten direkt die Lags gelesen werden.
Danke im Voraus!