Stargazer는 영화 (및 기타) 물체를위한 매우 멋진 라텍스 테이블을 생성합니다. 최대 가능성으로 모델을 적합했다고 가정합니다. 스타 게이저가 내 견적을 위해 영화와 같은 테이블을 만들고 싶습니다. 어떻게 할 수 있습니까?
약간 엉망이긴하지만 한 가지 방법은 내 견적을 포함하는 “가짜”작품을 만드는 것입니다. summary (my.fake.lm.object)가 작동하는 한 이것이 작동 할 것이라고 생각합니다. 쉽게 할 수 있습니까?
예 :
library(stargazer)
N <- 200
df <- data.frame(x=runif(N, 0, 50))
df$y <- 10 + 2 * df$x + 4 * rt(N, 4) # True params
plot(df$x, df$y)
model1 <- lm(y ~ x, data=df)
stargazer(model1, title="A Model") # I'd like to produce a similar table for the model below
ll <- function(params) {
## Log likelihood for y ~ x + student's t errors
params <- as.list(params)
return(sum(dt((df$y - params$const - params$beta*df$x) / params$scale, df=params$degrees.freedom, log=TRUE) -
log(params$scale)))
}
model2 <- optim(par=c(const=5, beta=1, scale=3, degrees.freedom=5), lower=c(-Inf, -Inf, 0.1, 0.1),
fn=ll, method="L-BFGS-B", control=list(fnscale=-1), hessian=TRUE)
model2.coefs <- data.frame(coefficient=names(model2$par), value=as.numeric(model2$par),
se=as.numeric(sqrt(diag(solve(-model2$hessian)))))
stargazer(model2.coefs, title="Another Model", summary=FALSE) # Works, but how can I mimic what stargazer does with lm objects?
더 정확하게 말하면, lm 객체를 사용하면 stargazer는 테이블 상단에 종속 변수를 멋지게 인쇄하고 해당 추정값 아래에 괄호 안에 SE를 포함하며 테이블 하단에 R ^ 2 및 관측 값 수를가집니다. 위와 같이 최대 가능성으로 추정 된 “사용자 지정”모델로 동일한 동작을 얻는 쉬운 방법이 있습니까?
내 최적화 된 결과물을 작품으로 꾸미려는 미약 한 시도는 다음과 같습니다.
model2.lm <- list() # Mimic an lm object
class(model2.lm) <- c(class(model2.lm), "lm")
model2.lm$rank <- model1$rank # Problematic?
model2.lm$coefficients <- model2$par
names(model2.lm$coefficients)[1:2] <- names(model1$coefficients)
model2.lm$fitted.values <- model2$par["const"] + model2$par["beta"]*df$x
model2.lm$residuals <- df$y - model2.lm$fitted.values
model2.lm$model <- df
model2.lm$terms <- model1$terms # Problematic?
summary(model2.lm) # Not working
답변
나는 방금이 문제가 있었고 stargazer 내 에서 coef
se
, 및 omit
기능을 사용하여 이것을 극복했습니다 … 예
stargazer(regressions, ...
coef = list(... list of coefs...),
se = list(... list of standard errors...),
omit = c(sequence),
covariate.labels = c("new names"),
dep.var.labels.include = FALSE,
notes.append=FALSE), file="")
답변
먼저 더미 lm
오브젝트를 인스턴스화 한 다음 드레스를 입혀야합니다.
#...
model2.lm = lm(y ~ ., data.frame(y=runif(5), beta=runif(5), scale=runif(5), degrees.freedom=runif(5)))
model2.lm$coefficients <- model2$par
model2.lm$fitted.values <- model2$par["const"] + model2$par["beta"]*df$x
model2.lm$residuals <- df$y - model2.lm$fitted.values
stargazer(model2.lm, se = list(model2.coefs$se), summary=FALSE, type='text')
# ===============================================
# Dependent variable:
# ---------------------------
# y
# -----------------------------------------------
# const 10.127***
# (0.680)
#
# beta 1.995***
# (0.024)
#
# scale 3.836***
# (0.393)
#
# degrees.freedom 3.682***
# (1.187)
#
# -----------------------------------------------
# Observations 200
# R2 0.965
# Adjusted R2 0.858
# Residual Std. Error 75.581 (df = 1)
# F Statistic 9.076 (df = 3; 1)
# ===============================================
# Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
(물론 나머지 요약 통계가 올바른지 확인하십시오)
답변
Stargazer를 사용하는 데 얼마나 헌신적인지는 모르겠지만 broom과 xtable 패키지를 사용해 볼 수 있습니다. 문제는 최적화 모델에 대한 표준 오류를 제공하지 않는다는 것입니다.
library(broom)
library(xtable)
xtable(tidy(model1))
xtable(tidy(model2))