在Stargazer中不准确的p值

Question

我希望恒星中的回归输出具有相同的恒星,就像"正常输出"一样.

我生产数据

library("stargazer"); library("lmtest"); library("sandwich")
set.seed(1234)
df <- data.frame(y=1001:1100)
df$x <- c(1:70,-100:-71) + rnorm(100, 0, 74.8)
model <- lm(log(y) ~ x, data=df)

并获得一些模型估计,其中x上的系数具有0.1023的p值

coeftest(model, vcov = vcovHC(model, type="HC3"))

我希望在LaTeX中得到这些结果.基于相同的函数,我计算异方差性一致的标准估计值,并让观星者使用它们.

stderr_HC3_model <- sqrt(diag(vcovHC(model, type = "HC3")))
stargazer(model, se=list(stderr_HC3_model))

该星系输出在系数上有一个星,表示当alpha = 10%时的显着性.我希望观星者和coeftest一样.(由于与Stata的可比性,reg L_y x,vce(hc3)给出了精确的系数结果.)

我玩了一些没有帮助的观星选项p.auto,t.auto.当我执行"stargazer"时,我无法查看底层代码,因为在其他情况下它是可能的.该怎么办？

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理查兹的回答帮助了我.我指出了我用来给出多个回归的步骤(让我们说ols_a和ols_b).

ses <- list(coeftest(ols_a, vcov = vcovHC(ols_a, type="HC3"))[,2],
        coeftest(ols_b, vcov = vcovHC(ols_b, type="HC3"))[,2])
pvals <- list(coeftest(ols_a, vcov = vcovHC(ols_a, type="HC3"))[,4],
          coeftest(ols_b, vcov = vcovHC(ols_b, type="HC3"))[,4])
stargazer(ols_a, ols_b, type="text", p=pvals, se=ses)

Answer 1

您需要提供与您的coeftest. 从手册页。

pa 将替换每个模型的默认 p 值的数值向量列表。按元素名称匹配。这些将构成关于重要星的决定的基础

以下应该工作。

test <- coeftest(model, vcov = vcovHC(model, type="HC3"))
ses <- test[, 2]
pvals <- test[, 4]
stargazer(model, type="text", p=pvals, se=ses)

这提供了以下内容。

===============================================
                        Dependent variable:    
                    ---------------------------
                              log(y)           
-----------------------------------------------
x                            -0.00005          


Constant                     6.956***          
                              (0.003)          

-----------------------------------------------
Observations                    100            
R2                             0.026           
Adjusted R2                    0.016           
Residual Std. Error       0.027 (df = 98)      
F Statistic             2.620 (df = 1; 98)     
===============================================
Note:               *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01