회귀 테이블의 참조 카테고리

Question

R의 요인 변수가있는 선형 회귀 모델의 결과를 얻었고,이를 LaTeX로 출력하고 싶습니다. 이론적으로 요소 변수는 변수의 이름과 참조 범주를 제공하는 행을 통해 테이블에 표시되지만 그렇지 않은 경우 공백으로 표시되고 아래에 들여 쓰기 된 텍스트가있는 행이 해당 추정치와 함께 요인의 수준을 나타냅니다.

나는 오랫동안 stargazer 패키지를 사용하여 R에서 LaTeX 로의 회귀 결과를 얻었지만 원하는 결과를 얻지 못했습니다. 예 : 기본 출력 산출

library(ggplot2) 
library(stargazer) 

levels(diamonds$cut) 

options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.treatment")) 
model1 <- lm(price~cut,data=diamonds) 
stargazer(model1,type='text') 

:

=============================================== 
         Dependent variable:  
        --------------------------- 
           price   
----------------------------------------------- 

Cut (Reference: Fair) 

    Good      -429.893***   
          (113.849)   

    Very Good    -376.998***   
          (105.164)   

    Premium     225.500**   
          (104.395)   

    Ideal     -901.216***   
          (102.412)   

Constant     4,358.758***   
          (98.788)   

----------------------------------------------- 
Observations     53,940   
R2        0.013   
Adjusted R2     0.013   
Residual Std. Error 3,963.847 (df = 53935) 
F Statistic   175.689*** (df = 4; 53935) 
=============================================== 
Note:    *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 

너무 많은 해커없이 stargazer이를 달성하기 위해 어떤 방법이 있나요 : 여기

=============================================== 
         Dependent variable:  
        --------------------------- 
           price   
----------------------------------------------- 
cutGood      -429.893***   
          (113.849)   

cutVery Good    -376.998***   
          (105.164)   

cutPremium     225.500**   
          (104.395)   

cutIdeal     -901.216***   
          (102.412)   

Constant     4,358.758***   
          (98.788)   

----------------------------------------------- 
Observations     53,940   
R2        0.013   
Adjusted R2     0.013   
Residual Std. Error 3,963.847 (df = 53935) 
F Statistic   175.689*** (df = 4; 53935) 
=============================================== 
Note:    *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 

내가 원하는 무엇인가? 더 간단하게 할 수있는 다른 패키지가 있습니까?

Answer 1

원하는 것은 아니지만 covariate.labels 인수를 통해 공변량 레이블을 수동으로 지정할 수 있습니다. 헤더를 추가하는 방법을 알지 못했지만 수동으로 줄 바꿈을 추가해야했습니다.

stargazer(model1,type='text', 
      covariate.labels=c("Cut (Reference: Fair) Good", 
          ". Very good", 
          ". Premium", 
          ". Ideal")) 


====================================================== 
           Dependent variable:  
          --------------------------- 
             price   
------------------------------------------------------ 
Cut (Reference: Fair) Good   -429.893***   
            (113.849)   

. Very good      -376.998***   
            (105.164)   

. Premium       225.500**   
            (104.395)   

. Ideal       -901.216***   
            (102.412)   

Constant       4,358.758***   
            (98.788)   

------------------------------------------------------ 
Observations       53,940   
R2         0.013   
Adjusted R2       0.013   
Residual Std. Error   3,963.847 (df = 53935) 
F Statistic    175.689*** (df = 4; 53935) 
====================================================== 
Note:      *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 

Answer 2

이 값은 ASCII 출력으로 원하는 값에 상당히 가깝습니다. 라텍스에서 성공할 지 여부는 테스트를 거쳐야합니다. \n의 취급에는 동일한 부작용이 없을 수 있습니다.

stargazer(model1,type='text', column.labels="\nCut (Reference: Fair)", 
      covariate.labels=c(". Good", 
          ". Very good", 
          ". Premium", 
          ". Ideal")) 

콘솔 :

================================================= 
          Dependent variable:  
         --------------------------- 
           price   
Cut (Reference: Fair) 
------------------------------------------------- 
. Good      -429.893***   
           (113.849)   

. Very good     -376.998***   
           (105.164)   

. Premium      225.500**   
           (104.395)   

. Ideal      -901.216***   
           (102.412)   

Constant      4,358.758***   
           (98.788)   

------------------------------------------------- 
Observations     53,940   
R2        0.013   
Adjusted R2      0.013   
Residual Std. Error  3,963.847 (df = 53935) 
F Statistic   175.689*** (df = 4; 53935) 
================================================= 
Note:     *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01