나는 논문의 데이터를 분석했으며 이제 여러 선형 회귀에서 결과를 얻었습니다. 그러나 R이 제공하는 요약 내용은 최종 논문에 게재하기에 적합하지 않습니다. 또한 결과의 견고 함을 보여주기 위해 여러 가지 방법으로 하나의 변수를 지정했습니다.
Hw 변수 이름 (이상적으로는 더 많은 정보를 제공하는 방식으로 변수의 이름을 지정할 수 있음), 추정값, 표준 오류, 강력한 표준 오류 p 값 및 이상적으로는 유의성 지표가 포함 된 R에서 내보낼 수있는 멋진 테이블을 만들 수 있습니까? 예시 :
다음과 같은 요약 출력이 있습니다.
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-50.868 -4.644 1.583 7.054 20.490
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 4.710e+01 1.848e+01 2.549 0.0136 *
Var1 -8.588e-01 2.201e+00 -0.390 0.6979
Var2 2.486e+00 1.055e+00 2.357 0.0220 *
log(specification1) 3.376e+00 2.152e+00 1.569 0.1223
Var4 -3.651e-04 2.797e-04 -1.305 0.1971
Var5 4.809e+00 2.654e+00 1.812 0.0753 .
Var6 -8.706e+00 6.972e+00 -1.249 0.2170
Var7 -8.172e+00 5.755e+00 -1.420 0.1612
Var8 -3.276e+00 7.067e+00 -0.463 0.6448
Var9 -1.477e+01 7.849e+00 -1.882 0.0650 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
과
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-48.881 -5.699 0.956 8.947 17.888
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 4.258e+01 1.750e+01 2.405 0.0195 *
Var1 4.298e-01 2.120e+00 0.200 0.8421
Var2 5.179e+00 1.027e+00 2.122 0.0271 *
log(specification 2) 2.050e+00 9.435e-01 2.173 0.0338 *
Var4 -1.420e-04 2.261e-04 -1.513 0.1356
Var5 4.584e+00 2.511e+00 1.826 0.0730 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
다음과 같은 테이블을 찾고 싶습니다.
Model1 Model2
Intercept Estimate Std.Error p robust_Std.Error robust_p Estimate Std.Error p robust ...
Var1
Var2
Var3
Var4
Var5
Var6
Var7
Var8
Var9
물론 열에는 견적 값이 포함되어 있습니다. 잘하는 기능 / 패키지가 있습니까?
미리 감사드립니다
다음 broom과 같이 패키지 를 사용하는 것이 좋습니다 .
fit1 <- lm(mpg ~ ., mtcars)
broom::tidy(fit1)
# # A tibble: 11 x 5
# term estimate std.error statistic p.value
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 (Intercept) 12.3 18.7 0.657 0.518
# 2 cyl -0.111 1.05 -0.107 0.916
# 3 disp 0.0133 0.0179 0.747 0.463
# 4 hp -0.0215 0.0218 -0.987 0.335
# 5 drat 0.787 1.64 0.481 0.635
# 6 wt -3.72 1.89 -1.96 0.0633
# 7 qsec 0.821 0.731 1.12 0.274
# 8 vs 0.318 2.10 0.151 0.881
# 9 am 2.52 2.06 1.23 0.234
# 10 gear 0.655 1.49 0.439 0.665
# 11 carb -0.199 0.829 -0.241 0.812
함수 tibble의 출력에서 a 를 추출 lm합니다.
모델이 두 개 이상이고 공통 용어와 함께 모든 정보를 설정하려면 다음과 같이 처리 할 수 있습니다.
x모델 목록 을 만듭니다 .
fit1 <- lm(mpg ~ cyl + disp + gear, mtcars)
fit2 <- lm(mpg ~ cyl + hp + drat, mtcars)
x <- list(fit1, fit2)
이 솔루션을 사용할 수 있습니다.
library(purrr)
library(dplyr)
library(stringr)
# set names for the list
names(x) <- paste("Model", seq_along(x), sep = "_")
# tidy them up
x <- map(x, broom::tidy)
# set the list names at the beginning of each column
x <- imap(x, ~set_names(.x, paste(.y, names(.x), sep = "_")))
# rename each term column as "term"
x <- map(x, ~rename_with(.x, str_replace, pattern = ".*term", replacement = "term"))
# join them all together
reduce(x, full_join, by = "term")
요청한 출력을 반환합니다.
# A tibble: 6 x 9
term Model1_estimate Model1_std.error Model1_statistic Model1_p.value Model2_estimate Model2_std.error Model2_statistic Model2_p.value
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 (Intercept) 34.0 4.76 7.13 0.0000000925 22.5 7.99 2.82 0.00880
2 cyl -1.59 0.724 -2.20 0.0366 -1.36 0.735 -1.85 0.0747
3 disp -0.0200 0.0109 -1.83 0.0774 NA NA NA NA
4 gear 0.158 0.910 0.174 0.863 NA NA NA NA
5 hp NA NA NA NA -0.0288 0.0153 -1.88 0.0704
6 drat NA NA NA NA 2.84 1.52 1.87 0.0725
목록에 두 개 이상의 모델이있는 경우 코드가 안정적입니다.
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