标签: texreg

我只是运行了一个统计模型，我希望它使用观星仪将该模型的结果显示为表格。但是，大量显示完整。

fit2<-lm(A~B,data=C)
stargazer(fit2,type="text")

结果与此表

===================================================
                      Dependent variable:      
                -------------------------------
                               A               
---------------------------------------------------
B                               -0.599             
                                (1.698)            
                          32,126,391.000         
                         (24,004,268.000)        

---------------------------------------------------
 Observations                       5               
R2                               0.040             
Adjusted R2                     -0.280             
Residual Std. Error   31,217,258.000 (df = 3e+00)  
F Statistic            0.124 (df = 1e+00; 3e+00)   
===================================================
Note:               *p<1e-01; **p<5e-02; ***p<1e-02

如何获得显示为科学数的大数字，请问：3.12e + 07？我试过了：

options("scipen"=-20,"digit"=2)
fit1<-format(lm(A~B,data=C),scientific=T)

但是，这会使模型的摘要失真并显示为单行。请问格式化数字和保留表结构的最佳方法是什么？

                   CO          NO2        SM
Dec 2004 2.750000e+18 1.985136e+15 0.2187433
Jan 2005 2.980000e+18 2.144211e+15 0.1855678
Feb 2005 2.810000e+18 1.586491e+15 0.1764805
Dec 2005 3.010000e+18 1.755409e+15 0.2307153
Jan 2006 3.370000e+18 2.205888e+15 0.2046671
Feb 2006 3.140000e+18 2.084682e+15 …

我想打一个表分组列通过texreg.我只能看到分组行(groups)的选项.

这是一个例子:

set.seed(01349)
DF <- data.frame(y = rnorm(100), x1A = rnorm(100), x2A = rnorm(100),
                 x1B = rnorm(100), x2B = rnorm(100))
regs <- lapply(paste0("x", 1:2, c("A", "A", "B", "B")), function(x)
          lm(paste0("y ~ ", x), data = DF))

这是我可以得到的平原texreg:

texreg(regs, custom.coef.names = c("Intercept", rep("x", 4)),
       custom.model.names = c("1", "2", "1", "2"))

使用LaTeX输出:

\begin{table}
\begin{center}
\begin{tabular}{l c c c c }
\hline
           & 1 & 2 & 1 & 2 \\
\hline
Intercept …

我正在使用texreg为plm生成面板回归的输出表.我想压抑所有gof统计数据的输出.这不是显示R2,而是显示R2和N.我只想显示adj R2.有谁知道这样做的简单方法？

我正在尝试使用RStudio和编译LaTeX报告knitr。我很难获取软件包booktabs并dcolumn使用我texreg生成的表。

例如，在此示例中，我尝试重新创建表2 ：。

我作为.Rnw文件的尝试如下：

\documentclass{article}

\usepackage{booktabs}
\usepackage{dcolumn}

<<setup, include=FALSE >>=
library(texreg)
 @


\begin{document}

<<analysis, include=FALSE>>=
ctl <- c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
trt <- c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl","Trt"))
weight <- c(ctl, trt)
m1 <- lm(weight ~ group)
m2 <- lm(weight ~ group - 1) # omitting intercept
@

<<table, results='asis'>>=
texreg(m2)
@


\end{document}

但是，生成的LaTex表（下面）既不包含booktabs水平线也不包含dcolumn路线。如何合并它们？非常感谢您的帮助！

\begin{table}
\begin{center}
\begin{tabular}{l c }
\hline
           & Model 1 \\
\hline
groupCtl   & $5.03^{***}$ \\ …

我正在拟合几个逻辑回归模型，并尝试使用该包texreg创建一个外观漂亮的表格来展示所有模型。

据我所知，texreg::screenreg只能报告系数（β）和相应的 CI，但对于逻辑回归，更常见的是报告系数的指数（优势比）。

我知道我可以使用override.coef,override.ci.low并override.ci.up获得我想要的东西，但是输出表是不可取的，如果 CI 覆盖 0，转换后应该是 1，它会给出一个星号。

有没有更好更简单的方法来转换系数和 CI？另外，我是否可以覆盖星号，我想提供星号来表示 p 值 ( *** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05) 的大小？谢谢！

这是我尝试过的

> set.seed(123)
> x1 <- rnorm(1000)
> x2 <- rnorm(1000)
> y <- runif(1000) < (1 / (1 + exp(-(0.3 + 0.5*x1))))
> mod1 <- glm(y~x1, binomial())
> mod2 <- glm(y~x2, binomial())
> mod3 <- glm(y~x1+x2, binomial())
> 
> tex1 <- extract(mod1) …

有多个软件包R可以帮助从统计模型输出中打印"漂亮"表(LaTeX/HTML/TEXT)并轻松比较替代模型规范的结果.

一些包有apsrtable,xtable,memisc,texreg,outreg,和stargazer(例如参见这里:https://www.r-statistics.com/2013/01/stargazer-package-for-beautiful-latex-tables-from-r-statistical -models-output /).

是否有任何类似的R包支持包装的型号h2o？

这是两个简单GLM模型的示例h2o,我喜欢将它们作为"漂亮"表格彼此相邻打印.

# Load package and setup h2o
library(h2o)
localH2O <- h2o.init(ip = 'localhost', port = 54321, max_mem_size = '4g')

# Load data
prostatePath <- system.file("extdata", "prostate.csv", package = "h2o")
prostate.hex <- h2o.importFile(path = prostatePath, destination_frame = "prostate.hex")

# Run GLMs
model.output.1 <- h2o.glm(y = "CAPSULE", x = c("RACE","PSA","DCAPS"),
  training_frame = prostate.hex,family = "binomial", …

如何在texreg调用中自定义拟合优度 ( gof)？

我有一些想要显示的plm模型，但我只得到"Num. obs.", "Adj. R^2",和, "R^2"（参见下面的工作示例）。我会像howver所有显示器小n，T，F-statistic，和p-value所有的东西，我在默认获得summary()的呼叫。

我得到的一个例子。首先是一些数据和需要的包，

# install.packages(c("wooldridge", "plm", "texreg"), dependencies = TRUE)
library(wooldridge) 
data(wagepan)
library(plm) 

二、部分机型，

POLS <- plm(lwage ~ educ + black + hisp + exper+I(exper^2)+ married + union +
            factor(year), data = wagepan, index=c("nr","year") , model="pooling")

RE <- plm(lwage ~ educ + black + hisp + exper + I(exper^2) + married + union +
          factor(year), …

我用来texreg并排显示回归，包括带有 的 SUR 系统systemfit，但我有一些格式限制/首选项。我希望能够以一种方式对系数进行舍入，同时将拟合优度度量舍入到更多位数。至少现在我还将显示置信区间而不是标准误差，因此这些不一定是这里的一个因素。我还需要以 HTML 格式而不是 LaTeX 格式输出。

我的问题类似于emagar 的How to show only columns rounded to整数 in LaTeX table? ，但答案主要基于 LaTeX 表格，而我目前需要使用 HTML 表格，因此由于这个原因和其他原因，该问题的答案不足以适用于我的问题。
我用来执行此操作的实际函数实际上是knitreg（因为这是在 R Markdown 中），但通常将其视为htmlreg.

    texreg::knitreg(
    l=list(ln(...), systemfit_object), 
    <various formatting>, 
    digits=?
    )

我怀疑有几个潜在的解决方法，并且我已经在这个项目中出于其他目的做了一些复杂的工作。显然，如果可能的话，我更喜欢更简单的东西，但实际上我的主要偏好是能够R为此使用主要基于的代码。

我正在尝试在由...创建的表的底部添加一个相当长的音符texreg; 我希望这只是简单地环绕,但似乎没有任何内置于函数中的功能.

拿,例如:

texreg(lm(speed~dist,data=cars),
       custom.note=paste("%stars. This regression should be",
                         "intepreted with strong caution as",
                         "it is likely plagued by extensive",
                         "omitted variable bias"))

在编译时,它给出了类似的东西:

格式是残酷的; 更好的是取代标准输出:

\multicolumn{2}{l}{\scriptsize{$^{***}p<0.001$, $^{**}p<0.01$, $^*p<0.05$. This regression should be intepreted with strong caution as it is likely plagued by extensive omitted variable bias}}

更易消化的包装:

\multicolumn{2}{l}{\scriptsize{$^{***}p<0.001$, $^{**}p<0.01$, $^*p<0.05$.}} \\
\multicolumn{2}{l}{\scriptsize{This regression should be intepreted with}} \\
\multicolumn{2}{l}{\scriptsize{strong caution as it is likely plagued by}} \\
\multicolumn{2}{l}{\scriptsize{extensive omitted variable bias}}

这使得输出更接近我正在寻找的东西:

有没有办法以编程方式执行此操作？

我有几个模型,如下面的例子,我有估计,标准误差,p值,r2等作为data.frames整齐格式,但我没有原始模型对象(分析是在不同的运行机).

require(broom)
model <- lm(mpg ~ hp + cyl, mtcars)
tidy_model <- tidy(model)
glance_model <- glance(model)

# tidy_model
# # A tibble: 3 x 5
#   term        estimate std.error statistic  p.value
#   <chr>          <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
# 1 (Intercept)  36.9       2.19       16.8  1.62e-16
# 2 hp           -0.0191    0.0150     -1.27 2.13e- 1
# 3 cyl          -2.26      0.576      -3.93 4.80e- 4
# glance(model)
# # A tibble: 1 x 11
#   r.squared adj.r.squared sigma ...
# *     <dbl>         <dbl> <dbl>     ... …