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テーブル data1 には、約 350k の観測値があります。以下の 6 つのモデルを推定し、stargazer を使用して結果を latex で出力したいと思います。y1 はバイナリ変数であり、100 社を扱っていると指定する必要があります。投稿するデータがないので、申し訳ありません。

これが私のコードです。問題は、各見積もりが RAM に保存され、Stargazer を実行するのに十分なメモリが残っていないことです。

2つ質問がありますか？

  1. 「glm」オブジェクトをディスクに保存し、stargazer で呼び出す方法はありますか?

  2. スターゲイザーは、latex コードを出力するために「glm」オブジェクト全体を必要としますか?

    l0 <- glm(y1~ x1 + log(x2)+ x3+ factor(x5)+ factor(企業) ,data=data1, family=binomial(link=logit), model=FALSE)

    l1 <- glm(y1~ x1 + log(x2)+ x3+
            factor(x5)+  x4+factor(firms) ,data = data1,family=binomial(link=logit), model=FALSE)

l2 <- glm(y1~x1 +log(x2)+  x3+ 
            factor(x5)+x4+ factor(x6) + factor(firms), data=data1,family=binomial(link=logit)
          , model=FALSE)

l3 <- glm(y1~x1 +log(x2) + x3+
            factor(x5) + x4+factor(x6)   + x7+ factor(firms)
         ,data = data1,family=binomial(link=logit), model=FALSE)

l4 <- glm(y1~x1 + log(x2) + x3+ 
            factor(x5) +x4+ factor(x6)+ x7+installments + 
            factor(firms) ,data = data1,family=binomial(link=logit), model=FALSE)

l5 <- glm(y1~x1 + log(x2) + x3+ 
            factor(x5) +x4+ factor(x6)+ x7 +installments + x8+
            factor(firms) ,data = data1,family=binomial(link=logit), model=FALSE)


stargazer(l0,l1,l2,l3,l4,title="Regression Results with Fixed Effects",     align=TRUE,apply.coef=or
      ,out = "path.tex", covariate.labels=covlabel,omit="firms",
      omit.labels="Firms", omit.yes.no=c("Yes","No"))
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lmtestこの問題に直面したときの私のアプローチは、最初にパッケージを使用して *lm オブジェクトを「coeftest」クラスに変換することです。詳細については、関連する質問への回答を参照してください。

于 2016-10-13T19:41:32.637 に答える
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stargazer manualによると、この記事の執筆時点で言及されているパッケージはサポートされていません。他のオプションについては、まず株式で分析を実行してみますlm()。RAM 関連の問題が発生しない場合は、見積もりの​​速度とテーブルの書式設定の容易さのどちらかを選択できます。

また、開発者に連絡して、機能のウィッシュ リストに追加するよう依頼することもできbigglmますspeedglm。

于 2014-03-22T12:54:06.593 に答える