Stargazer में लॉग इन के बजाय विषम अनुपात() LaTeX आउटपुट

Question

लॉजिस्टिक रिग्रेशन ऑब्जेक्ट पर लाटेक्स तालिका बनाने के लिए स्टर्गज़र का उपयोग करते समय मानक व्यवहार प्रत्येक मॉडल के लॉगिट-मान आउटपुट करना होता है। क्या इसके बजाय एक्सप (लॉगिट) प्राप्त करना संभव है? यही है, क्या मैं इसके बजाय बाधाओं को प्राप्त कर सकता हूं?

स्टेगाज़र दस्तावेज में निम्नलिखित में "कोफ" -र्गमेंट का उल्लेख है, लेकिन मुझे नहीं पता कि यह एक्सप (लॉगिट) को सक्षम कर सकता है या नहीं।

कोफ: संख्यात्मक वैक्टर की एक सूची जो प्रत्येक मॉडल के लिए डिफ़ॉल्ट कोफ फाईंट मानों को प्रतिस्थापित करेगी। एलिमेंट नामों का उपयोग कॉफ़ी फाइंट्स को व्यक्तिगत कॉवरिएट्स से मेल करने के लिए किया जाएगा, और इसलिए कोवायरेट नामों से मेल खाना चाहिए। एक नल वेक्टर इंगित करता है कि, किसी दिए गए मॉडल के लिए, कोफ फाई के डिफ़ॉल्ट सेट का उपयोग किया जाना चाहिए। इसके विपरीत, एक एनए वेक्टर का मतलब है कि मॉडल के सभी कोफ फाई को खाली छोड़ दिया जाना चाहिए।

Answer 1

2014 में सहजीवी टिप्पणी के अनुसार, अधिक '' ज्योतिषी '' के हाल के संस्करणों है विकल्प '' 'coef' '' 'से के लिए' लागू होते हैं। * '' '' टी '' 'पी' '' ' 'और' 'सीआई' 'इन आंकड़ों के प्रत्यक्ष परिवर्तन की इजाजत देता है।

apply.coef a function that will be applied to the coefficients. 
apply.se a function that will be applied to the standard errors. 
apply.t a function that will be applied to the test statistics. 
apply.p a function that will be applied to the p-values. 
apply.ci a function that will be applied to the lower and upper bounds of the confidence intervals. 

मतलब आप सीधे उपयोग कर सकते हैं ...

stargazer(model, 
      apply.coef = exp, 
      apply.se = exp) 

संपादित करें: मैं फिर भी गौर किया है कि बस सीआईएस exponentiating करता नहीं दे आप क्या उम्मीद करेंगे है।

संपादित करें: आप here वर्णित विधि का उपयोग कर सही सीआई प्राप्त कर सकते हैं।

Answer 2

stargazer आपको कई चीजें, आश्रित चर लेबल, कॉवरिएट लेबल्स और इतने आगे स्थानांतरित करने की अनुमति देता है। उन लोगों को प्रतिस्थापित करने के लिए आपको परिवर्तनीय लेबल के वेक्टर की आपूर्ति करने की आवश्यकता है, यह डिफ़ॉल्ट रूप से R से परिवर्तनीय नामों के बजाय, प्रकाशित करने योग्य पंक्ति नामों के लिए किया जाता है।

तो विषम अनुपात होने के लिए, आपको stargazer पर विषम अनुपात के वेक्टर की आपूर्ति करने की आवश्यकता है। आप उस वेक्टर को कैसे प्राप्त करते हैं? वास्तव में, बहुत आसानी से।

coef.vector <- exp(model$coef) 
stargazer(model,coef=list(coef.vector)) 

आप अपनी तालिका में एक से अधिक मॉडल है, तो सूची का विस्तार किया जाना चाहिए, उदाहरण के लिए: मान लें कि आपका मॉडल model कहा जाता है, तो अपने कोड है चलो coef=list(coef.vector1,coef.vector2,...), जहां सूची में सभी वैक्टर उपरोक्त के समान एक्सपोनिएशन से प्राप्त किए जाएंगे।

Answer 3

तो, मुद्दा यह है कि आप (गैर-लॉग) विषम अनुपात को प्रदर्शित करना चाहते हैं, लेकिन अंतर्निहित रैखिक मॉडल के आधार पर परीक्षण आंकड़े रखें। डिफ़ॉल्ट रूप से, जब आप "लागू" विधियों में से एक का उपयोग करते हैं, जैसे कि apply.coef = exp, स्टेगाज़र टी आंकड़े और पी मानों को फिर से गणना करेगा। हम उसे नहीं चाहते हैं। साथ ही, मानक त्रुटियां लॉग आधार में हैं, लेकिन हम उन्हें केवल विस्तारित नहीं कर सकते हैं।मेरे पसंदीदा तरीका है करने के लिए:

1. ज्योतिषी में coefs exponentiate
2. बारी ऑटो पी और ऑटो टी बंद
3. रिपोर्ट (untransformed) तालिका में के बजाय टी आँकड़े मानक त्रुटियों

कोड में, यह है:

stargazer(model, apply.coef=exp, t.auto=F, p.auto=F, report = "vct*")