stargazer

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    我想知道是否有人用解决方案显示使用stargazer的分类变量的参考类别? library(stargazer) 让我们想象一下gear和carb是分类变量 mtcars$gear = factor(mtcars$gear) mtcars$carb = factor(mtcars$carb) 我运行一个ols与 lm1 = lm(disp ~ gear + carb, mtcars)

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    另一位用户问How do I add confidence intervals to odds ratios in stargazer table?并阐述了他们解决问题的p值维数(我已经包含的代码中的相关行这里) OR.vector <- exp(mylogit$coef) CI.vector <- exp(confint(mylogit)) p.values <- summary(mylog

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    我正在学习如何使用rpy2,并且我想使用stargazer软件包创建格式化的回归输出。我最好的如何做到这一点的猜测是,下面的代码: import pandas as pd import rpy2.robjects as robjects from rpy2.robjects.packages import importr stargazer = importr('stargazer')

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    已经有一段时间了,我遇到了以下问题,而且我渐渐变得绝望了,因为我无法找到解决问题的方法。我现在面临的以下问题: 当生产与占星HTML回归结果表,注释部分显示如下意义截止: *p**p***p<0.01 不过,我宁愿类似于以下布局: Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 我想通过动态提取截断值并结合固定的字符向量来得到这个结果。 The Sta

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    我正在使用不平衡的短面板。 原始数据:bankFull.xlsx 我真正想要的只是得到两个固定效应和稳健的S.E报告的回归结果,这在Stata中非常容易。我跟着在线教程,但遇到了一些问题总是与 # Adjust F statistic wald_results <- waldtest(FE1, vcov = cov1) Error in model.matrix.pFormula(formul

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    我想使用斯塔盖泽(5.2版),以输出标准汇总()与泽里格柯估计回归的结果(版本5.0.13)。但是,我获取错误 Error in envRefInferField(x, what, getClass(class(x)), selfEnv) : ‘result’ is not a valid field or method name for reference class “Zelig-ls”

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    我算一个2托比特型模型的选择() - 在sampleSelection包的功能R. 我现在想创建一个斯塔盖泽回归表正式支持sampleSelection包和它的“选择”对象。 stargazer(tobit, tobit_2, type = "html", out = "tobit2.html", model.names = TRUE, star.char = c("+", "*",

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    我想通过参数omit和omit.labels(请参阅here)在texreg中复制包含在stargazer中的功能。不幸的是,我不能使用stargazer软件包,因为它不支持我使用的模型,并且不能扩展。由于texreg很容易扩展,我可以让它与我的模型一起工作。我也可以用omit.coef参数轻松地省略texreg的一些输出。我似乎无法弄清楚的是如何为省略系数插入标签。这是否存在texreg?有没有

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    每次我添加align = TRUE时,文档都不会编织。我想要对齐每列的系数,以使它们的小数位数直接高于/低于对方。 这里是我的 “块码” ```{r, results="asis", echo="FALSE", eval="TRUE"} library(stargazer) stargazer(model1, model2, model3, type = "latex", tit

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    我在代码块中包含了resize.height=0.5,resize.width=0.5,但仍然无法调整由stargazer生成的表的大小。谁能告诉我为什么? 我的代码块的选择是这样的: echo=FALSE,warning=FALSE,results='asis',resize.height=0.5,resize.width=0.5} 的斯塔盖泽代码是这样的: stargazer(did.stud