Получение значимых звезд из надежной регрессионной модели с использованием texreg

texreg, по крайней мере по умолчанию, не помещает звезды значимости в коэффициенты из надежной линейной модели, подобранной с использованием функции rlm из пакета MASS. Есть ли способ сделать это? stargazer действительно делает, как показывает следующий MWE:

library('MASS','stargazer','texreg')

mod <- lm(speed ~ dist, cars)
modR <- rlm(speed ~ dist, cars)

stargazer(mod)
texreg(mod)

stargazer(modR)
texreg(modR)

PS: Скорее всего, это связано с тем, что авторам MASS явно не нравятся P-значения, поскольку они явно опущены из вывода rlm: https://stats.stackexchange.com/questions/205614/p-values-and-significance-in-rlm-mass-package-r

И все же stargazer может делать звезды просто прекрасными. Большинство людей думают, что texreg лучше, и это основная причина, по которой я спрашиваю.

P.P.S .: Я подумал, что попробую вместо этого использовать lmRob из пакета robust, но с этим есть еще более глупая проблема: texreg имеет метод для объекта подписи lmrob, но не lmRob, который я выводю. Я предполагаю, что robust обновил и изменил имя этого объекта, но texreg не догнал.


r stargazer texreg
person DHW    schedule 17.01.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Если вы посмотрите на код texreg и проследите "след stars", вы в конечном итоге увидите вызов недокументированной функции ciforce-force (texreg:::ciforce), ci.force-параметр которой по умолчанию равен FALSE. Установите значение ИСТИНА:

 texreg(modR, ci.force=TRUE)

\begin{table}
\begin{center}
\begin{tabular}{l c }
\hline
 & Model 1 \\
\hline
(Intercept) & $8.21^{*}$      \\
            & $[6.46;\ 9.97]$ \\
dist        & $0.17^{*}$      \\
            & $[0.13;\ 0.20]$ \\
\hline
Num. obs.   & 50              \\
\hline
\multicolumn{2}{l}{\scriptsize{$^*$ 0 outside the confidence interval}}
\end{tabular}
\caption{Statistical models}
\label{table:coefficients}
\end{center}
\end{table}

... и наблюдайте, как выходят звезды.

Обратите внимание, что стандартные ошибки в summary(modR) (из MASS) используются для построения не p-значений, а скорее t-значений.

person IRTFM    schedule 18.01.2018