を使用して LaTeX にエクスポートするために、mlogit で取得した結果を整理しようとしていxtableます。しかし、学術出版物によく見られるように、隣接するコラムに結果を準備するのは難しいと感じています。
特に、方程式を隣り合わせに移動する必要がある最後のステップで問題が発生しています。
小さなデータフレームの例と、これまでにどれだけ下に到達したかを示しています。もっと簡単にできる方法があれば教えていただけると嬉しいです。
#--------------------------- Create test data and run model --------------------#
id <- 1:12
color <- factor(rep(c("blue","red","yellow"), each=4))
value1 <- round(rnorm(12)*5,1)
value2 <- round(runif(12),1)
factor1 <- factor(rep(c("A", "B"), 6))
data_sample <- data.frame(id, color, value1, value2, factor1)
# Reshape data
data_sample2 <- mlogit.data(data_sample, choice="color", shape="wide" )
# Run model
mlogit.ds <- mlogit(color ~ 1 | value2 + value1 + factor1, data=data_sample2)
#summary(mlogit.ds)
# Save model summary
mlogit.ds <- summary(mlogit.ds)
#-------------------------- Prepare table -------------------------------#
mlogit_table <- data.frame(mlogit.ds$CoefTable)
mlogit_table <- mlogit_table[c(1,4)] # to keep only estimates and p-values
mlogit_table <- mlogit_table[order(rownames(mlogit_table)),] # to group all equations together
mlogit_table
Estimate Pr...t..
red:(intercept) 2.33034676 0.4653448
red:factor1B 0.13591855 0.9506175
red:value1 0.26639321 0.2072482
red:value2 -5.64821495 0.1956896
yellow:(intercept) 5.32776498 0.1372126
yellow:factor1B -3.30689681 0.2688475
yellow:value1 -0.09929715 0.6394161
yellow:value2 -7.28057244 0.1335184
#------------------------ Desired result ------------------------------#
red p yellow p
intercept -0.5522404 0.7597343 0.50745137 0.7349326
factor1B -0.6573629 0.7289306 -0.08885928 0.9528689
value1 -0.4058873 0.1495544 0.05956548 0.7833022
value2 0.6370185 0.8398007 -1.30156671 0.6051921
さまざまな数の方程式 (結果変数のレベル数に応じて) と各方程式のさまざまな長さ (予測子の数に応じて) に適応できるソリューションを作成するのに助けが必要です。