robust和cluster区别

问题描述

精选答案

robust和cluster的目的不一样，一个是调整异方差的，一个是控制组内相关性。

“聚类稳健标准差”应该是在回归方程后面加命令robust和cluster（），robust是稳健，cluster是聚类修正线性多元回归；如果是聚类稳健标准差，直接在Stata中输入： reg y x,vce(cluster id)如果是稳健标准差，则为： reg y x,r聚类稳健标准误主要用于解决异方差问题的。对于大T小N面板，要格外注意序列相关问题，异方差问题和组间相关问题也要注意，有相应的检验的。

1. 在stata中可以直接在回归中加robust选项，可以修正异方差。

2. 对于面板数据一般可以直接加上聚类稳健标准误，修正异方差和序列相关。直接添加cluster1.工具变量的stata回归操作基本来说，有五个代码：ivregress,ivreg2,ivreghdfe,xtivreg,xtivreg2在工具变量的回归中，基本采用面板数据，工具变量二阶段最小二乘法，包括解释变量、被解释变量、分组、控制变量、固定效应（时间、企业、行业和省份）和标准误（异方差稳健or异方差聚类稳健（企业、省份、双向））。假设y是被解释变量，x1是内生变量，x2 x3 x4是控制变量，x1是内生变量，IV是工具变量1在ivregress中ivregress 2sls y x2 x3 x4 i.year i.id (x1=IV),cluster(id) first具体见help ivregress控制时间固定和企业固定效应，以及聚类到企业层面，first是输出第一阶段的结果。两个缺点：一是在虚拟变量很多的时候不好操作，比如id很多；二有些检验没法做。这就需要ivreg2和ivreghdfe1.2在ivreg2中ssc install ivreg2ivreg2 y x2 x3 x4 i.year i.id (x1=IV),cluster(id) first默认估计量为2sls，后面可以跟一些检验，比如orthog()，endog()具体参见help ivreg2但是id多了还是不行1.3在ivreghdfe中ivreghdfe是ivreg2与reghdfe的结合。To use ivreghdfe, you must have installed three packages: ftools, reghdfe, and ivreg2。ssc install ivreghdfeivreghdfe y x2 x3 x4 (x1=IV),absorb(i.id i.year) cluster(id) first这时候面板数据个体固定效应需要很多的时候就方便了具体见help ivreg2、help reghdfe 、help ivreghdfe

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周监理

cluster和robust的区别

"cluster"和"robust"这两个单词在中文中分别表示"聚类"和"稳健"，它们的含义和用法有很大的区别。

首先，"cluster"是一个名词，表示一组相似或相近的事物或者人聚集在一起的状态。在很多领域都可以看到这个词的应用，比如数据分析、地理信息系统等。在数据分析领域，聚类是一种无监督学习方法，通过计算数据点之间的相似度，将相似的数据点归为一类。例如，我们可以通过对用户的购物行为进行聚类分析，发现不同类别的消费者群体，从而针对不同群体制定更有效的营销策略。

使用举例：经过聚类分析，我们发现了三个主要的用户群体，分别是年轻人、家庭主妇和退休老人。

而"robust"是一个形容词，表示某个事物在面对不同情况下具有很好的稳定性和可靠性。这个词在很多领域都有应用，如数学、统计学、计算机科学等。在统计学领域，稳健性是指一种估计方法在面对不同的数据分布时，其估计结果依然具有较好的准确性。例如，中位数是一种具有稳健性的统计量，因为它不受极端值的影响。

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自考过来人

Robust和cluster这两个词有不同的含义和用法。Robust通常用来形容一个系统或方法在面对异常或不完美的条件时仍能保持强大和健壮的能力。一个robust的系统能够处理各种情况下的错误或变化，并能继续正常运行。在统计学中，robust方法是指对数据中的异常值或偏差具有较强的抵抗能力的方法。Cluster在计算机科学中是指将一组相似的对象或数据点划分为多个组或类别的过程。这些相似的对象被划分到同一个类别中，而不同类别之间的对象具有明显的区别。聚类是一种无监督学习方法，它有助于发现数据集中的模式或结构，并可用于数据分类、特征提取等应用。因此，robust和cluster两个词在含义和用法上有所不同。Robust强调的是系统或方法的健壮性和稳定性，而cluster则是指将相似对象划分到不同组别的过程。

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自考过来人

在计算机科学中，"robust"和"cluster"有着不同的含义和应用。

1. Robust（鲁棒）：在计算机科学中，"robust"指的是系统或算法的稳健性和健壮性。一个鲁棒的系统或算法能够在面对各种不确定性和异常情况时，仍然能够正确地运行和产生可靠的结果。例如，一个鲁棒的机器学习模型能够处理噪音数据、缺失数据或异常数据，并在这些情况下保持良好的性能。

2. Cluster（集群）：在计算机科学中，"cluster"指的是由多台计算机或服务器组成的集群系统。这些计算机通过网络连接在一起，共同进行任务处理和资源共享。集群系统能够提供更高的计算能力和可靠性，能够并行处理大规模的计算任务。例如，云计算平台中的服务器集群可以同时处理多个用户的请求，提供稳定和连续的服务。所以，"robust"和"cluster"是不同的概念，前者强调系统或算法的稳健性，后者指的是由多台计算机组成的集群系统。

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专升本英语指南

在数据科学和机器学习领域，"robust"（鲁棒性）和"cluster"（聚类）是两个不同的概念，它们在方法和目标上有所区别。

1. Robust（鲁棒性）：

鲁棒性是指模型或算法在处理异常值、噪声数据或不确定性时保持稳定和高效的能力。具有鲁棒性的模型能够抵抗数据中的不确定性和噪声，从而产生更可靠和一致的结果。在数据预处理、特征选择和模型训练等方面，提高鲁棒性是确保模型性能和泛化能力的关键。

2. Cluster（聚类）：

聚类是一种无监督学习方法，用于将数据点划分为相似的组或簇。聚类算法的目标是找到数据中的内在结构和模式，将相似的数据点归入同一簇，同时将不相似的数据点分开。聚类方法在许多领域都有应用，如市场分析、社交网络分析、图像处理等。

总之，"robust"（鲁棒性）和"cluster"（聚类）在数据科学和机器学习领域具有不同的含义。鲁棒性是指模型在处理不确定性和噪声时的稳定性和能力，而聚类是一种无监督学习方法，用于发现数据中的结构和模式。这两个概念在数据分析和建模中具有各自的重要性。