Creo que hay algunos enfoques. No los he mirado a todos y no estoy seguro de cuál es el mejor:
El sandwich
paquete:
library(sandwich)
coeftest(model, vcov=sandwich)
Pero esto no me da las mismas respuestas que recibo de Stata por alguna razón. Nunca he tratado de averiguar por qué, simplemente no uso este paquete.
El rms
paquete: me resulta un poco difícil trabajar con él, pero generalmente obtengo buenas respuestas con un poco de esfuerzo. Y es lo más útil para mí.
model = ols(a~b, x=TRUE)
robcov(model)
Puede codificarlo desde cero (consulte esta publicación de blog ). Parece la opción más dolorosa, pero notablemente fácil y esta opción a menudo funciona mejor.
Una explicación simple / rápida es que Huber-White o Robust SE se derivan de los datos en lugar del modelo y, por lo tanto, son robustos para muchos supuestos del modelo. Pero como siempre, una búsqueda rápida en Google lo explicará con un detalle insoportable si está interesado.