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Wild集群拔靴法
當使用集群觀測值來配適模型時，經常使用集群穩健變異數估計，它放寬了每個集群內觀測值的獨立性假設。當集群較少或集群之間的觀測值數量不均勻時，Wild集群拔靴法推論提供集群穩健變異數估計的替代方案。
Stata 18的新指令wildbootstrap可估計Wild集群拔靴法p值與信賴區間 (CI)，用以檢定線性迴歸模型中關於參數的線性假設；可在使用指令regress配適線性迴歸模型、使用指令areg配適具有大量虛擬變數的模型、使用指令xtreg, fe配適固定效果模型，獲得這些統計量。
來源：Wild cluster bootstrap
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