Стандартные ошибки Уайта-Убера (робастные) для нелинейной модели со смешанным эффектом в R

Question

В R пакеты lmtest и sandwich предоставляют удобные и устойчивые стандартные ошибки для объектов регрессии. У меня есть нелинейная модель со смешанным эффектом, и я не уверен, как это сделать?

# Generate Data:
library(data.table)
library(lattice)

dat <- data.table(group = 1:180)
dat <- dat[, list(t = 1:(181 - group)), by = group]
parameters <- abs(rnorm(1))
dat[, y := 1 / (t + parameters) + cumsum(rnorm(180, mean = 0, sd = 0.01)), by = group]

# First 10 Groups Visualization
xyplot(data = dat[group < 10], y ~ t | as.character(group), type = "l")

# Nonlinear Mixed-effect Model
library(nlme)

nonlinearFun <- function(m, n, t) {
  return(1 / (t + m) + n)
}

test_nlme <- nlme(
  data = dat,
  y ~ nonlinearFun(m, n, t),
  fixed =  list(m ~ 1),
  random = n ~ 1 | group,
  start = c(m = parameters)
)