최대 가능도에 의해 추정 된 계수를 몽상가 테이블로 가져옵니다.

Question

몽상가 (Stargazer)는 작품 (및 기타) 객체를위한 매우 훌륭한 라텍스 테이블을 생성합니다. 모델을 최대 우도로 적합하다고 가정합니다. 나는 몽상가가 내 견적을 위해 작품과 같은 테이블을 제작하길 바란다. 어떻게해야합니까?

조금 해킹 되긴하지만, 내 견적을 포함하는 "가짜"작품을 만드는 것이 하나의 방법 일 수 있습니다. 요약 (my.fake.lm.object)이 작동하는 한 작동 할 것입니다. 그렇게 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 정확하게는

: LM 개체, 몽 상가 좋게 표 상단 종속 변수를 인화 해당 추정 아래 괄호 SE들을 포함하고, R을 갖는다^2와 관측 수를 표의 하단에 표시합니다. 위와 같이 최대 확률로 추정되는 "사용자 지정"모델을 사용하여 동일한 동작을 얻는 쉬운 방법이 있습니까?

다음은 LM 개체로 내 Optim을 출력을 드레싱에 내 미약 한 시도입니다

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 

Answer 1

난 당신이 몽 상가를 사용하여 얼마나 최선을 다하고 모르는,하지만 당신은 빗자루와 xtable를 사용하여 시도 할 수 있습니다 패키지는, 문제는 Optim을 모델

library(broom) 
library(xtable) 
xtable(tidy(model1)) 
xtable(tidy(model2)) 

Answer 2

난 그냥이 문제가되고 coefse의 사용을 통해이 문제를 극복하고, 몽 상가 내 omit 기능을 한 당신에게 표준 오류를주지 않을 것입니다 .. 예.

먼저 더미 lm 개체를 인스턴스화 할 필요가

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="") 

Answer 3

, 다음을 드레스 :

#... 
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 

(다음 물론 나머지 요약 통계가 올바른지 확인)