Объединение нескольких таблиц регрессии в одну для использования в xtable с Sweave в R
xtable
на Sweave
работает потрясающе, но делает одну таблицу на регрессию. Вы также можете подать ему фрейм данных, поэтому я был вручную rbind
и paste
ing приводит к фреймам данных, но это не кажется очень масштабируемым.
есть ли более автоматизированный/надежное решение, которое работает как xtable
, но на несколько lm
объекты? Все ли таблицы, которые я вижу в документах/книгах, генерируются вручную? Есть ли лучшее решение для моего кода janky, который генерирует фрейм данных для корм xtable
?
library(reshape2)
data <- data.frame(matrix(rnorm(50), 10, 5))
names(data) <- letters[1:5]
l.raw <- list()
l.raw[["a"]] <- lm(a ~ d + e, data=data)
l.raw[["b"]] <- lm(b ~ d + e, data=data)
l.raw[["c"]] <- lm(c ~ d + e, data=data)
form.table.from.lm <- function(l.raw) {
summ <- list()
for (i in names(l.raw)) {
temp <- coef(summary(l.raw[[i]]))
summ[[i]] <- data.frame(param=rownames(temp), test=i, temp)
}
df.res <- do.call("rbind", summ)
df.res <- transform(df.res, t.value = paste("(", signif(t.value), ")", sep=""), Estimate = signif(Estimate))
df.res.long <- melt(df.res, id.vars=c("test", "param"))
df.res.wide <- dcast(df.res.long, test + variable ~ param)
temp <- subset(df.res.wide, variable %in% c("Estimate", "t.value"))
df.res <- temp[, -2]
df.res[, 1] <- as.vector(rbind(names(l.raw), ""))
colnames(df.res)[1] <- "regressor"
return(df.res)
}
который создает фрейм данных:
regressor (Intercept) d e
1 a 0.393996 -0.666721 0.159508
2 (0.573926) (0.422125) (0.526446)
5 b 0.611077 0.0288942 -0.70033
6 (0.32696) (0.24048) (0.299911)
9 c -0.101033 -0.287821 0.14581
10 (0.203193) (0.149449) (0.186383)
учитывая удивительные сюжетные пакеты для R, я чувствую, что google и rseek что-то скрывают от меня.
6 ответов
некоторое время назад я наткнулся на outreg
функция Пола Джонсона.
вы можете напрямую обратиться outreg
на lm
объект и объединить несколько
lm
выходы в одну, славную таблицу латекса.
здесь вы найдете пример .формат PDF
и код для функции
"общие" Домашняя страница по Пол Джонсон
ваш код бросил ошибки для меня при вызове dcast, поэтому я просто прочитал в выходных данных, которые вы предложили, и скорректировал имена colnames в соответствии. Этот код создает хорошо сформированный pdf-файл в моей системе после его передачи через мой процессор LaTex. (Я предполагаю, что у вас есть соответствующая установка LaTeX, если вы уже используете Sweave.)
require(Hmisc)
latex(df.res)
когда я передал пример в справке (lmList) в пакете lme4 latex (), также создайте довольно большой и невесомый 4-страничный дисплей, который будет нужны некоторые корректировки, чтобы расширить страницу на моей машине, но также может быть стоит рассмотреть.
require(lme4)
(fm1 <- lmList(Reaction ~ Days | Subject, sleepstudy))
latex(fm1)
ссылка outreg в принятом ответе теперь нарушена. Новая ссылка
http://pj.freefaculty.org/stat/ps706/outreg-worked.R
в родительской папке также есть сопровождающий PDF-файл.
Проверьте apsrtable пакет таблиц в CRAN, который создает таблицы стилей американского политологического обзора, которые выглядят примерно так, как я думаю, что вы хотите. Он принимает модели lm и glm, а также некоторые нелинейные модели из некоторых пакетов. Он также имеет длинный ряд вариантов для генерации звезд на определенных уровнях и тому подобное. Есть хороший vingette и он генерирует таблицы LaTeX и HTML, которые затем могут быть добавлены в OpenOffice/Word.
Я использует его в течение 2-3 лет, и он продолжает активно развиваться. Я просто быстро посмотрел, но он кажется гораздо более твердым / характерным, чем outreg.
вот еще один вариант, который я видел Брусника Это напомнило мне об этом вопросе:
texreg - смотреть на!--8-->vingette, похоже, это действительно хорошая работа по созданию довольно стандартных таблиц регрессии в R и которая находится в очень активной разработке на момент написания.
обновление: я играл с некоторыми из них, и я думаю, что со временем,texreg стал лидер лидером в этой области с точки зрения его зрелости, стабильности и featurefulness. Самое главное для меня, он работает с различными моделями и делает удивительно удобные вещи, такие как стандартные ошибки bootstrap для создания звезд для lme4()
модели-то, что сам пакет делает немного сложно получить (по уважительным причинам), но что рецензенты и журналы часто требуют, тем не менее. Я настоятельно рекомендую использовать texreg. Он, кажется, активно поддерживается.
пакета звездочет будет еще одним вариантом для таблиц HTML, LaTeX или ASCII, бок о бок. См. также Мой ответ to таблица нескольких моделей lm () с использованием apsrtable в Rmarkdown что включает в себя скриншот.