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私は素晴らしいパッケージ texreg を使用して、lme4 モデルから高品質の HTML テーブルを生成してきました。残念ながら、デフォルトでは、texreg は、lme4 のモデルの係数の下で、標準誤差ではなく信頼区間を作成します ( JSS 論文の 17 ページを参照)。

例として：

library(lme4)
library(texreg)
screenreg(lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy))

生産する

Computing profile confidence intervals ...
Computing confidence intervals at a confidence level of 0.95. Use argument "method = 'boot'" for bootstrapped CIs.

===============================================
                               Model 1         
-----------------------------------------------
(Intercept)                     251.41 *       
                               [237.68; 265.13]
Days                             10.47 *       
                               [  7.36;  13.58]
-----------------------------------------------
AIC                            1755.63         
BIC                            1774.79         
Log Likelihood                 -871.81         
Deviance                       1743.63         
Num. obs.                       180            
Num. groups: Subject             18            
Variance: Subject.(Intercept)   612.09         
Variance: Subject.Days           35.07         
Variance: Residual              654.94         
===============================================
* 0 outside the confidence interval

そして、私は次のようなものを見たいと思います：

Computing profile confidence intervals ...
Computing confidence intervals at a confidence level of 0.95. Use argument "method = 'boot'" for bootstrapped CIs.

===============================================
                               Model 1         
-----------------------------------------------
(Intercept)                     251.41 *       
                                (24.74)
Days                             10.47 *       
                                 (5.92)
-----------------------------------------------
[output truncated for clarity]

この動作をオーバーライドする方法はありますか? 私が知る限り、ci.force = FALSE オプションを使用しても機能しません。

texreg を使用すると、係数を意味のあるグループにグループ化できるため、stargazer のような他のパッケージの 1 つではなく、 texreg を使用しています。

よろしくお願いします。

（更新：例を含めるように編集）

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2 に答える 2

2

使用naive=TRUEすると、必要なものに近づきます...

library(lme4); library(texreg)
fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
screenreg(fm1,naive=TRUE)

## ==========================================
##                                Model 1    
## ------------------------------------------
## (Intercept)                     251.41 ***
##                                  (6.82)   
## Days                             10.47 ***
##                                  (1.55)   
## ------------------------------------------
## [etc.]

24.94、5.92 の値をどこから取得したのかわかりません... ?

sqrt(diag(vcov(fm1)))
## [1] 6.824556 1.545789

cc <- confint(fm1,which="beta_")
apply(cc,1,diff)/3.84
## (Intercept)        Days 
##    7.14813     1.61908

プロファイルの信頼区間のスケーリングに基づく暗黙の標準誤差は少し広くなりますが、大きな違いはありません。

簡単に行う方法がわからないのは、プロファイルの信頼区間に基づいて有意性テスト/星を取得しながら、表に標準誤差を取得することです。ci.testの記載によると?texreg、

  • CI が印刷されるとき、信頼区間にゼロが含まれていない場合は星1 つtexregを印刷します。
  • SEが印刷されると、p値のサイズに基づいて標準の星の数が印刷されます
于 2014-07-19T14:38:01.600 に答える