library(AER) library(MASS) mod <- lm(medv ~ lstat + crim + age, data = Boston) # imprimir un resumen de coeficientes que informe errores estándar sólidos # comprobar si las hipótesis se rechazan al 1% de nivel de significancia # imprimir un resumen de coeficientes que informe errores estándar sólidos coeftest(mod, vcov. = vcovHC) # comprobar si las hipótesis se rechazan al 1% de nivel de significancia coeftest(mod, vcov. = vcovHC)[, 4] < 0.01 test_function_result("coeftest") test_or(test_output_contains("coeftest(mod, vcov. = vcovHC)[, 4] < 0.01", incorrect_msg = "¡Incorrecto! Asegúrese de seleccionar las entradas correctas de la matriz."), test_output_contains("coeftest(mod, vcov. = vcovHC)[, 4] > 0.01", incorrect_msg = "¡No es correcto! Asegúrese de seleccionar las entradas correctas de la matriz.")) success_msg("¡Correcto! Se puede ver que, cuando se utilizan errores estándar robustos, el coeficiente de la tasa de delincuencia (crim) se vuelve significativa, mientras que el coeficiente de la edad promedio de los edificios (edad) se vuelve insignificante al nivel de significancia del 1%.")