整齐的输出表和观星器
整齐的输出表和观星器
提问于 2021-02-16 22:07:14
我正在使用我发现的here这个奇妙的方法对子组(年份和组的所有组合)运行一系列回归。
year <- rep(2014:2015, length.out = 10000)
group <- sample(c(0,1,2,3,4,5,6), replace=TRUE, size=10000)
value <- sample(10000, replace = T)
female <- sample(c(0,1), replace=TRUE, size=10000)
smoker <- sample(c(0,1), replace=TRUE, size=10000)
dta <- data.frame(year = year, group = group, value = value, female=female, smoker = smoker)
library(dplyr)
library(broom)
library(stargazer)
table <- dta %>%
group_by(year, group) %>%
do(tidy(lm(smoker ~ female, data = .))) %>%
ungroup()这为我提供了一个表，其中包含年份和组的所有可能组合，作为单独的模型估计。我的问题是，我想使用stargazer将这些回归输出表示为单独的模型。但是stargazer不会将它们识别为回归输出。
stargazer(table, type = "text")我得到的不是通常的回归输出，而是：
==================================================
Statistic N Mean St. Dev. Min Pctl(25) Pctl(75) Max
===================================================有没有一种很好的方法，可以让Stargazer识别所有的回归输出？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-02-16 23:22:37
尝试使用dplyr中的tidy_split函数将基于组的数据帧拆分成一个数据帧列表。一旦拥有了该列表，就可以使用lapply将函数应用于列表中的每一项。如下所示，首先在列表中的每个数据帧上拟合一个lm，然后生成stargazer输出。
# create list of dfs
table_list <- dta %>%
group_by(year, group) %>%
group_split()
# apply the model to each df and produce stargazer result
model_list <- lapply(table_list, function(x) lm(smoker ~ female, data = x))
stargaze_list <- lapply(model_list, stargazer, type = "text")页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66225934
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