R语言 lm_robust 函数构建模型并计算残差

在R语言中，使用函数'lm_robust()'可以构建具有鲁棒标准误的线性回归模型。要计算模型的残差，可以使用'residuals()'函数。

下面是一个示例，展示如何使用'lm_robust()'函数构建模型，并计算模型的残差：

# 加载相关包
library(estimatr)

# 构建模型
model <- lm_robust(y ~ x, data = your_data)

# 计算残差
residuals <- residuals(model)

在上述代码中，首先加载了'estimatr'包，这个包提供了'lm_robust()'函数。然后，使用'lm_robust()'函数构建模型，其中'y'和'x'是响应变量和自变量的名称，'your_data'是包含数据的数据框。最后，使用'residuals()'函数计算模型的残差，并将结果存储在'residuals'变量中。

注意，'lm_robust()'函数返回的模型对象与'lm()'函数返回的模型对象相似，因此可以使用与普通线性回归模型相同的方法来处理鲁棒模型。