Стандартные ошибки надежной гетероскедастичности с пакетом PLM

Я пытаюсь изучить R после использования Stata, и должен сказать, что мне это нравится. Но теперь у меня проблемы. Я собираюсь выполнить несколько регрессий с панельными данными, поэтому я использую пакет plm .

Теперь я хочу получить те же результаты с plm в R, что и при использовании функция lm и Stata, когда я выполняю устойчивую к гетероскедастичности и фиксированную регрессию сущность.

Допустим, у меня есть набор панельных данных с переменными Y , ENTITY ], ВРЕМЯ , V1 .

Я получаю те же стандартные ошибки в R с этим кодом

lm.model<-lm(Y ~ V1 + factor(ENTITY), data=data)
coeftest(lm.model, vcov.=vcovHC(lm.model, type="HC1))

, что и при выполнении этой регрессии в Stata

xi: reg Y V1 i.ENTITY, robust

. Но когда я выполняю эту регрессию с пакетом plm , я получаю другие стандартные ошибки

plm.model<-plm(Y ~ V1 , index=C("ENTITY","YEAR"), model="within", effect="individual", data=data)
coeftest(plm.model, vcov.=vcovHC(plm.model, type="HC1))

• Я пропустил установку некоторых параметров?
• Использует ли модель plm какой-либо другой вид оценки, и если да, то как?
• Могу ли я каким-то образом иметь те же стандартные ошибки с plm как в Stata с , надежным