Я хотел бы построить прогнозы моей пробит-модели и включить доверительный интервал 95% на основе двухсторонних кластеризованных стандартных ошибок, которые я получил с помощью функции cluster.vcov() из пакета multiwaycov.
Однако функции прогнозирования, которые там есть, не позволяют мне передать им мою правильную матрицу дисперсии-ковариации, и кажется, что необходим обходной путь (см. обходной путь для lm-моделей на Джорис Мей и Майкл на https://stackoverflow.com/a/3793955).
У кого-нибудь есть идея сделать это для пробита (glm-модели)? Или есть другие способы сделать это?
