xtmixed命令如何使其同时采用最大似然估计和稳健标准误

请教各位大神，如何在使用xtmixed命令进行最大似然估计时，同时使其采用稳健标准误。
如最大似然估计的命令是 ： xtmixed y x || id: , ml；
而稳健标准误的命令是：xtmixed y x || id: , vce(robust)；
然而，xtmixed y x  || id: ,ml vce(robust)则是无效命令；

求助！

zxzxzx

没有问题
可以用


. xtmixed y x || id:, ml vce(robust)

Performing EM optimization:

Performing gradient-based optimization:

Iteration 0:   log pseudolikelihood = -1014.9268  
Iteration 1:   log pseudolikelihood = -1014.9268  

Computing standard errors:

Mixed-effects regression                        Number of obs     =        432
Group variable: id                              Number of groups  =         48

                                                Obs per group:
                                                              min =          9
                                                              avg =        9.0
                                                              max =          9

                                                Wald chi2(1)      =    4552.32
Log pseudolikelihood = -1014.9268               Prob > chi2       =     0.0000

                                    (Std. Err. adjusted for 48 clusters in id)
------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
           y |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
           x |   6.209896   .0920382    67.47   0.000     6.029504    6.390287
       _cons |   19.35561   .4038676    47.93   0.000     18.56405    20.14718
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
                             |               Robust           
  Random-effects Parameters  |   Estimate   Std. Err.     [95% Conf. Interval]
-----------------------------+------------------------------------------------
id: Identity                 |
                   sd(_cons) |   3.849352   .3580731      3.207801    4.619211
-----------------------------+------------------------------------------------
                sd(Residual) |   2.093625    .152043      1.815862    2.413874

蓝色 发表于 2018-8-28 08:54
没有问题
可以用

这样出来的结果还是用ML分析吗，如果是ML分析，显示的应该是Mixed-effects ML regression啊  

写了ml的选项了