Guten Tag,
ich benutzte eine lineare Regression um das GDP-Wachstum von Ländern Samplegröße (N=214, abzüglich missings bei einigen Var 95-130 je nach Model)
Ich habe in den Daten sowohl Heteroskedastizität als auch einige Ausreißer (Cooks Distance 4/n). Leider ist es bei den Code und Packages die ich in R verwende nicht möglich Robuste Standartfehler (HC4, zum Coping mit Heteroskedastizität) zusammen mit dem Befehl für die Robuste Regression (Coping mit Außreisern) zu verwenden.
Deswegen meine Frage: Behebt eine Robuste Regression auch Heteroskedastizität in den Daten? Wenn ich im Internet suche finde ich nur Informationen zu Robusten Standartfehlern.
Alternativ habe ich auch alle Beobachtungen mit Cooks Distance dj>4/n gelöscht und mit den verbliebenen Daten eine normale Lineare Regression (mit HC4) durchgeführt, die Ergebnisse davon weichen jedoch stark von der robusten Regression ab. Sowohl die Größe Koeffizienten als auch die Signifikanzniveaus sind sehr unterschiedlich.
Robuste Regression: 3/7 Variablen Signifikant, 4 Variablen verlieren Signifikanz wenn ich die 7 Variable hinzufüge (vorheriges Model 6/6 signifikant)
Lineare Regression (HC4, Ausreißer 4/n entfernt): 5/7 Variablen signifikant, das Hinzufügen der 7 Variable verändert die p-Werte kaum.
Welchem Regressionsmodell kann ich eher vertrauen, vor allem da ich nicht weiß ob die Robuste Regression auch Heteroskedastizität ausgleicht?
Vielen Dank für die Antworten