ロバストな標準誤差による重回帰分析の実装方法について

質問
#1

例えば、「アナリティクス」タブの「線型回帰」の重回帰分析を行うと、内部ではlm関数が動いていると認識しています。ここで、lm関数よりもロバストな標準誤差を求める関数（例、Rならestimatr::lm_robust）を使用したいのですが、どうしたら実装できるでしょうか。あるいは、現在のバージョンでは難しいでしょうか。

#2
【追記】
投稿してから気づきました。 「アナリティクス」タブから使用する方法ということですね。 下記の方法は「アナリティクス」タブから利用する方法ではないので、すでにご存知かもしれないですね。 参考にならず、申し訳ありません・・・。

@Taketoshi_Mihara さん

はじめまして。

下記のexploratory社の記事にあるようにestimatrパッケージをインストールし、

「カスタムRコマンド」から下記のように実行すれば利用可能かと思います。

# irisデータがExploratoryにインポートされているとします
build_model(
    model_func=estimatr::lm_robust,
    formula = Petal.Length ~ Petal.Width + Sepal.Length + Species,
    se_type = "HC3"
)

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ただ、モデルを使って予測したい場合などは、記事にある通り、broomパッケージのaugment関数を定義する必要があるかと思います。tidy関数、glance関数については、estimatrパッケージから使えるようになっているようです。
※lm_robustクラスのpredict関数はestimatrパッケージに準備されているので、build_model()を使わず、フィッティングから予測までを行う関数を記述すれば、同じようなことはできるかと思います。

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#3

ご教示、ありがとうございます。
Rは我流で少しいじっていますがExploratoryは完全ビギナーなのでまだ全部を理解できませんが、一応動くものが作れました。
なかなか慣れるまではコミュニティのお世話になると思いますが、よろしくお願いします。

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