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[comfortably numb]

Hallo,

habe eine lineare Regression geschätzt und getestet. Sieht soweit alles gut aus, bis auf folgendes:
wenn ich robuste Schätzer produziere (reg y x x x, robust) kommt die Meldung: "the model that you estimated has its F or chi2 model statistic reported to be missing. Stata has done that so as not to be misleading, not because there is something necessarily wrong with your model"

Ich könnte ja auf die robusten Schätzer verzichten, aber dadurch wird z.B. das Einkommen signifikant und auch andere p-Werte verbessern sich.

Meine Fragen:
Kennt ihr das Problem?
Warum fehlt die F Statistik in meinem Modell?
Kann es sein, dass bei nicht vorliegender Heteroskedastizität die robusten Schätzer die F-Statistik zunichte machen?
Kann es an der aV liegen? Die ist bei mir nicht wirklich metrisch....(Kinderzahl 0,1,2,3,4 und mehr)
Kann ich die Koeffizienten im Modell trotzdem interpretieren?
Soll ich auf signifikantes Einkommen verzichten und die robusten Schätzer rausnehmen?

Danke im Voraus!!

[daniel]

Die p-Werte werden kleiner, wenn Du robuste Standardfehler verwendest? Das verwundert doch sehr, da die Standardfehler nicht mehr effizient sind, wenn sie robust geschätzt werden.

Die fehlende F-Statistik hatte ich irgendwann man nachgelsen, aber ich weiß nicht die Begründung nicht mehr. Wenn ich das nochmal finde schreib ich nochmal, falls Du etwas findest, wäre es nett uns das mitzuteilen.