Расширение Stargazer до multiwaycov

Я использую звездочет для создания результатов регрессии для моей дипломной работы. Из-за структуры моих данных я должен использовать кластерные модели (код ниже). Я использую команду vcovclust из пакета multiwaycov, которая отлично работает. Однако звездочет его не поддерживает. Знаете ли вы другой способ создавать результаты так же хорошо, как это делает звездочет? Или вы знаете другой пакет/команду для кластеризации моделей, которую поддерживает stargazer?

model1.1.2 <- lm(leaflet ~ partisan + as.factor(gender) + age + as.factor(education) + meaning + as.factor(polintrest), data = voxit)
summary(model1.1.2)

#clustering
vcov_clust1.1.2 <- cluster.vcov(model1.1.2, cbind(voxit$id, voxit$projetx))
coeftest(model1.1.2, vcov_clust1.1.2)

cluster-analysis linear-regression stargazer
person bgf    schedule 09.06.2017    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Вы можете ввести скорректированные значения p и se в звездочет вручную.

# model1 and model2 are both objects returned from coeftest()
# Capture them in an object and extract the ses (2nd column) and ps (4th column) in a list
ses <- list(model1[,2], model2[,2])
ps <- list(model1[,4], model2[,4])

# you can then run your normal stargazer command and supply
# the se- and p-values manually to the stargazer function
stargazer(model1, model2, type = "text", se = ses, p = ps, p.auto = F)

Надеюсь это поможет!

person JNWHH    schedule 01.08.2017