रिग्रेशन टेबल में संदर्भ श्रेणी

Question

मुझे आर में एक कारक चर के साथ एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल से परिणाम मिल गए हैं जो मुझे सुंदर बनाना होगा और फिर लाटेक्स में आउटपुट करना होगा। आदर्श रूप से कारक चर को तालिका में प्रस्तुत किया जाएगा जो चर के नाम और संदर्भ श्रेणी का नाम देता है लेकिन अन्यथा खाली होता है और फिर नीचे इंडेंट किए गए टेक्स्ट के साथ पंक्तियां होती हैं जो कारकों के स्तर को इसी अनुमान के साथ मिलती हैं।

मैंने लंबे समय से stargazer पैकेज का उपयोग आर से लाटेक्स में रिग्रेशन परिणाम प्राप्त करने के लिए किया है, लेकिन इसके परिणाम को प्राप्त करने का कोई तरीका नहीं है। एक उदाहरण:

library(ggplot2) 
library(stargazer) 

levels(diamonds$cut) 

options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.treatment")) 
model1 <- lm(price~cut,data=diamonds) 
stargazer(model1,type='text') 

यह डिफ़ॉल्ट उत्पादन पैदावार:

=============================================== 
         Dependent variable:  
        --------------------------- 
           price   
----------------------------------------------- 

Cut (Reference: Fair) 

    Good      -429.893***   
          (113.849)   

    Very Good    -376.998***   
          (105.164)   

    Premium     225.500**   
          (104.395)   

    Ideal     -901.216***   
          (102.412)   

Constant     4,358.758***   
          (98.788)   

----------------------------------------------- 
Observations     53,940   
R2        0.013   
Adjusted R2     0.013   
Residual Std. Error 3,963.847 (df = 53935) 
F Statistic   175.689*** (df = 4; 53935) 
=============================================== 
Note:    *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 

वहाँ किसी भी तरह से बहुत ज्यादा hackery बिना stargazer में इस लक्ष्य को हासिल करने के लिए है:

=============================================== 
         Dependent variable:  
        --------------------------- 
           price   
----------------------------------------------- 
cutGood      -429.893***   
          (113.849)   

cutVery Good    -376.998***   
          (105.164)   

cutPremium     225.500**   
          (104.395)   

cutIdeal     -901.216***   
          (102.412)   

Constant     4,358.758***   
          (98.788)   

----------------------------------------------- 
Observations     53,940   
R2        0.013   
Adjusted R2     0.013   
Residual Std. Error 3,963.847 (df = 53935) 
F Statistic   175.689*** (df = 4; 53935) 
=============================================== 
Note:    *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 

यहाँ मैं क्या चाहते हो? क्या ऐसे अन्य पैकेज हैं जिनमें यह करना आसान होगा?

Answer 1

पूरी तरह से आप जो चाहते थे, नहीं, लेकिन आप covariate.labels तर्क के माध्यम से मैन्युअल रूप से कॉवरिएट लेबल निर्दिष्ट करने में सक्षम हैं। मैं यह पता लगाने में सक्षम नहीं हूं कि आप हेडर कैसे जोड़ सकते हैं, हालांकि, आपको लाइनबैक मैन्युअल रूप से जोड़ने की आवश्यकता है।

stargazer(model1,type='text', 
      covariate.labels=c("Cut (Reference: Fair) Good", 
          ". Very good", 
          ". Premium", 
          ". Ideal")) 


====================================================== 
           Dependent variable:  
          --------------------------- 
             price   
------------------------------------------------------ 
Cut (Reference: Fair) Good   -429.893***   
            (113.849)   

. Very good      -376.998***   
            (105.164)   

. Premium       225.500**   
            (104.395)   

. Ideal       -901.216***   
            (102.412)   

Constant       4,358.758***   
            (98.788)   

------------------------------------------------------ 
Observations       53,940   
R2         0.013   
Adjusted R2       0.013   
Residual Std. Error   3,963.847 (df = 53935) 
F Statistic    175.689*** (df = 4; 53935) 
====================================================== 
Note:      *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01 

Answer 2

यह एएससीआईआई आउटपुट के रूप में वांछित के करीब उचित रूप से देता है। चाहे वह लेटेक्स में सफल हो जाए, आपको इसकी जांच करने की आवश्यकता होगी। \n का संचालन वहां पर समान दुष्प्रभाव नहीं हो सकता है।

stargazer(model1,type='text', column.labels="\nCut (Reference: Fair)", 
      covariate.labels=c(". Good", 
          ". Very good", 
          ". Premium", 
          ". Ideal")) 

कंसोल:

================================================= 
          Dependent variable:  
         --------------------------- 
           price   
Cut (Reference: Fair) 
------------------------------------------------- 
. Good      -429.893***   
           (113.849)   

. Very good     -376.998***   
           (105.164)   

. Premium      225.500**   
           (104.395)   

. Ideal      -901.216***   
           (102.412)   

Constant      4,358.758***   
           (98.788)   

------------------------------------------------- 
Observations     53,940   
R2        0.013   
Adjusted R2      0.013   
Residual Std. Error  3,963.847 (df = 53935) 
F Statistic   175.689*** (df = 4; 53935) 
================================================= 
Note:     *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01