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に使用texregする glm の美しい出力を取得するために使用できますknitr。逆リンクを使用して、glm の出力を応答に戻す必要がある場合があります。で逆リンク出力を取得する方法を知りたいtexregです。のようなものtexreg(exp(glm.D93))。

counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12)
outcome <- gl(3,1,9)
treatment <- gl(3,3)
d.AD <- data.frame(treatment, outcome, counts)
glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson())

library(texreg)
texreg(glm.D93)

生産する

\begin{table}
\begin{center}
\begin{tabular}{l c }
\hline
               & Model 1 \\
\hline
(Intercept)    & $3.04^{***}$ \\
               & $(0.17)$     \\
outcome2       & $-0.45^{*}$  \\
               & $(0.20)$     \\
outcome3       & $-0.29$      \\
               & $(0.19)$     \\
treatment2     & $0.00$       \\
               & $(0.20)$     \\
treatment3     & $0.00$       \\
               & $(0.20)$     \\
\hline
AIC            & 56.76        \\
BIC            & 57.75        \\
Log Likelihood & -23.38       \\
Deviance       & 5.13         \\
Num. obs.      & 9            \\
\hline
\multicolumn{2}{l}{\scriptsize{$^{***}p<0.001$, $^{**}p<0.01$, $^*p<0.05$}}
\end{tabular}
\caption{Statistical models}
\label{table:coefficients}
\end{center}
\end{table}

しかしtexreg(exp(glm.D93))言う

Error in exp(glm.D93) : non-numeric argument to mathematical function

編集済み

glmlinkいくつかの関数を使用し、リンク スケールの係数、標準誤差、および信頼区間を提供します。しかし、場合によっては、応答スケールの係数、標準誤差、および信頼区間も必要になります。 リンクスケールの係数,標準誤差,信頼区間を直接提供する. _texreg直接。

これを行う方法を見つけましたstargazerが、それでも標準誤差と信頼区間は正しいものではありません。これに対する解決策を探しています。

library(stargazer)

stargazer(glm.D93, coef=list(exp(glm.D93$coefficients)), type="text")

=============================================
                      Dependent variable:    
                  ---------------------------
                            counts           
---------------------------------------------
outcome2                   0.635***          
                            (0.202)          

outcome3                   0.746***          
                            (0.193)          

treatment2                 1.000***          
                            (0.200)          

treatment3                 1.000***          
                            (0.200)          

Constant                   21.000***         
                            (0.171)          

---------------------------------------------
Observations                   9             
Log Likelihood              -23.381          
Akaike Inf. Crit.           56.761           
=============================================
Note:             *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
4

1 に答える 1

4

これを実現するためにオーバーライド引数を使用するか、中間の texreg オブジェクトを操作します。

# solution 1
tr <- extract(glm.D93)
texreg(glm.D93, override.coef = exp(tr@coef), override.se = exp(tr@se))

# solution 2
tr <- extract(glm.D93)
tr@coef <- exp(tr@coef)
tr@se <- exp(tr@se)
texreg(tr)

または、モデル オブジェクトまたはその概要から値を直接抽出し (texreg の抽出関数を使用したくない場合)、指数化された値をオーバーライド引数に渡します。

これらのソリューションのいずれも、次の出力を生成します (screenreg と組み合わせて)。

==========================
                Model 1   
--------------------------
(Intercept)      21.00 ***
                 (1.19)   
outcome2          0.63 *  
                 (1.22)   
outcome3          0.75    
                 (1.21)   
treatment2        1.00    
                 (1.22)   
treatment3        1.00    
                 (1.22)   
--------------------------
AIC              56.76    
BIC              57.75    
Log Likelihood  -23.38    
Deviance          5.13    
Num. obs.         9       
==========================
*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05
于 2015-08-02T22:43:52.493 に答える