Надежные стандартные ошибки в ggplot2

Question

Я хотел бы построить модель с ggplot2. Я оценил надежную матрицу дисперсии-ковариации, которую я хотел бы использовать при оценке доверительного интервала.

Могу ли я сказать ggplot2 использовать мой VCOV или, альтернативно, могу ли я каким-то образом принудительно заставить предикат.lm использовать мою матрицу VCOV? Дурацкий пример:

source("http://people.su.se/~ma/clmclx.R")
df <- data.frame(x1 = rnorm(100), x2 = rnorm(100), y = rnorm(100), group = as.factor(sample(1:10, 100, replace=T))) 
lm1 <- lm(y ~ x1 + x2, data = df)
coeftest(lm1)
## outputs coef.test, but can be modified to output VCOV
clx(lm1, 1, df$group)

Было бы относительно легко добавить к ggplot, если бы я мог получить "правильные" прогнозы, учитывая мою расширенную VCOV-матрицу.

Answer 1

Должны измениться только стандартные ошибки, а не прогнозы - верно?

getvcov <- function(fm,dfcw,cluster) {
  library(sandwich);library(lmtest)
  M <- length(unique(cluster))   
  N <- length(cluster)           
  K <- fm$rank                        
  dfc <- (M/(M-1))*((N-1)/(N-K))  
  uj  <- apply(estfun(fm),2, function(x) tapply(x, cluster, sum));
  dfc*sandwich(fm, meat=crossprod(uj)/N)*dfcw
}

V <- getvcov(lm1,1,df$group)
X <- as.matrix(model.frame(lm1))
se <- predict(lm1,se=TRUE)$se.fit
se_robust <- sqrt(diag(X %*% V %*% t(X)))