R вычисляет устойчивые стандартные ошибки (vcovHC) для модели lm с особенностями

Как в R я могу вычислить устойчивые стандартные ошибки с помощью vcovHC (), когда некоторые коэффициенты опускаются из-за особенностей? Стандартная функция lm, кажется, прекрасно вычисляет обычные стандартные ошибки для всех фактически оцененных коэффициентов, но vcovHC () выдает ошибку: «Ошибка в хлебе.% *% Мяса.: Несоответствующие аргументы».

(Фактические данные, которые я использую, немного сложнее. Фактически, это модель, использующая два разных фиксированных эффекта, и я сталкиваюсь с локальными особенностями, от которых я не могу просто избавиться. По крайней мере, я бы не знал, как Для двух фиксированных эффектов, которые я использую, первый фактор имеет 150 уровней, второй - 142 уровня и всего 9 особенностей, которые являются результатом того факта, что данные были собраны в десяти блоках.)

Вот мой вывод:

Call:
lm(formula = one ~ two + three + Jan + Feb + Mar + Apr + May + 
Jun + Jul + Aug + Sep + Oct + Nov + Dec, data = dat)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-130.12  -60.95    0.08   61.05  137.35 

Coefficients: (1 not defined because of singularities)
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 1169.74313   57.36807  20.390   <2e-16 ***
two           -0.07963    0.06720  -1.185    0.237    
three         -0.04053    0.06686  -0.606    0.545    
Jan            8.10336   22.05552   0.367    0.714    
Feb            0.44025   22.11275   0.020    0.984    
Mar           19.65066   22.02454   0.892    0.373    
Apr          -13.19779   22.02886  -0.599    0.550    
May           15.39534   22.10445   0.696    0.487    
Jun          -12.50227   22.07013  -0.566    0.572    
Jul          -20.58648   22.06772  -0.933    0.352    
Aug           -0.72223   22.36923  -0.032    0.974    
Sep           12.42204   22.09296   0.562    0.574    
Oct           25.14836   22.04324   1.141    0.255    
Nov           18.13337   22.08717   0.821    0.413    
Dec                 NA         NA      NA       NA    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 69.63 on 226 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.04878,    Adjusted R-squared: -0.005939 
F-statistic: 0.8914 on 13 and 226 DF,  p-value: 0.5629 

> model$se <- vcovHC(model)
Error in bread. %*% meat. : non-conformable arguments

Вот минимальный фрагмент кода для воспроизведения ошибки.

library(sandwich)
set.seed(101)
dat<-data.frame(one=c(sample(1000:1239)),
              two=c(sample(200:439)),
              three=c(sample(600:839)),
              Jan=c(rep(1,20),rep(0,220)),
              Feb=c(rep(0,20),rep(1,20),rep(0,200)),
              Mar=c(rep(0,40),rep(1,20),rep(0,180)),
              Apr=c(rep(0,60),rep(1,20),rep(0,160)),
              May=c(rep(0,80),rep(1,20),rep(0,140)),
              Jun=c(rep(0,100),rep(1,20),rep(0,120)),
              Jul=c(rep(0,120),rep(1,20),rep(0,100)),
              Aug=c(rep(0,140),rep(1,20),rep(0,80)),
              Sep=c(rep(0,160),rep(1,20),rep(0,60)),
              Oct=c(rep(0,180),rep(1,20),rep(0,40)),
              Nov=c(rep(0,200),rep(1,20),rep(0,20)),
              Dec=c(rep(0,220),rep(1,20))) 
model <- lm(one ~ two + three + Jan + Feb + Mar + Apr + May + Jun + Jul + Aug + Sep + Oct + Nov + Dec, data=dat)
summary(model)
model$se <- vcovHC(model)