У меня есть модель glm, для которой я использую coeftest
из пакета lmtest
для оценки надежных стандартных ошибок. Когда я использую stargazer для создания регрессионных таблиц, я получаю правильные результаты, но без количества наблюдений и других соответствующих статистических данных, таких как нулевое отклонение и отклонение модели.Добавление статистики к выходу coeftest для включения в таблицы stargazer
Вот пример:
library(lmtest)
library(stargazer)
m1 <- glm(am ~ mpg + cyl + disp, mtcars, family = binomial)
# Simple binomial regression
# For whatever reason, let's say I want to use coeftest to estimate something
m <- coeftest(m1)
stargazer(m, type = "text", single.row = T) # This is fine, but I want to also include the number of observations
# the null deviance and the model deviance.
Я специально заинтересован в ряде наблюдений, нулевой девиантности и остаточной девиации.
Я думал, что если бы я заменил старую матрицу коэффициентов на новую, я бы получил правильные оценки с правильной статистикой, и звездчалец узнал бы модель и напечатал ее правильно. Для этого я попытался подставить коэффициенты, статистические данные SE, z и значения p из модели coeftest
в модели m1
, но некоторые из этих статистических данных вычисляются с помощью summary.glm
и не включены в выход m1
. Я мог бы легко заменить эти коэффициенты на вывод summary
, но stargazer не распознает класс сводного типа. Я пробовал добавлять атрибуты к объекту m
со специфической статистикой, но они не отображаются в выходном файле, и stargazer не распознает его.
Примечание: Я знаю, что stargazer может вычислять надежные SE, но я также занимаюсь другими вычислениями, поэтому в этом примере должен быть указан вывод coeftest
.
Любая помощь приветствуется.
вы против делать это вручную USIN g опция 'add.lines'? Затем вы можете использовать объект coeftest и добавить другие параметры из объекта lm: 'stargazer (m, type =" text ", single.row = T, add.lines = list (c (" Наблюдения ", длина (m1 $) data [, 1])), c («Null Deviance», round (m1 $ null.deviance, 3)))) ' – paqmo
Спасибо @paqmo, но в моем реальном примере это слишком громоздко. Я фактически ввожу списки с N моделями внутри списка. Это было бы слишком много ручной работы для 5-6 моделей. – cimentadaj