如何在观星者回归输出中只保留一个变量？ “省略”的反义词

如何解决如何在观星者回归输出中只保留一个变量？ “省略”的反义词

有谁知道在制作回归表输出时观星者的论点“省略”的反面是什么？

我试图从回归中只显示一个（或几个）协变量。我知道可以使用“省略”，然后列出不想在输出中显示的所有变量的名称，但是有什么方法可以调用实际上想要在最终表中维护的变量名称？

我很难处理在线性模型中直接调用的虚拟变量之间的相互作用。例如，假设我想运行以下模型：

# Libraries
library(stargazer)

# Data:
data <- data.frame(
  "Y" = rnorm(100,20,45),"Dummy1" = sample(c(1,0),100,replace = T),"Dummy2" = sample(c(1,"Dummy3" =sample(c(1,replace = T))

# Model:
model1 <- lm(Y ~ Dummy1*Dummy2*Dummy3,data)

假设我只想在输出观星表中报告三重交互。但是，例如，当我尝试删除简单变量“Dummy1”的结果时，stargazer 会删除所有以“Dummy1”开头的变量，因此也删除了三重交互作用。

# Problem
stargazer(model1,type = "text",omit = "Dummy1")


===============================================
                        Dependent variable:    
                    ---------------------------
                                 Y             
-----------------------------------------------
Dummy2                        23.705           
                             (17.236)          
                                               
Dummy3                        19.221           
                             (17.591)          
                                               
Dummy2:Dummy3                 -25.568          
                             (23.908)          
                                               
Constant                       5.373           
                             (12.188)          
                                               
-----------------------------------------------
Observations                    100            
R2                             0.099           
Adjusted R2                    0.031           
Residual Std. Error      43.943 (df = 92)      
F Statistic             1.450 (df = 7; 92)     
===============================================
Note:               *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

如何制作只有三重交互结果的表格？有什么猜测吗？

解决方法

除了使用 omit，您还可以使用 keep 只保留您需要的变量。

stargazer::stargazer(model1,type = "text",keep = 'Dummy1:Dummy2:Dummy3')

================================================
                         Dependent variable:    
                     ---------------------------
                                  Y             
------------------------------------------------
Dummy1:Dummy2:Dummy3           42.430           
                              (35.315)          
                                                
------------------------------------------------
Observations                     100            
R2                              0.145           
Adjusted R2                     0.080           
Residual Std. Error       43.587 (df = 92)      
F Statistic             2.222** (df = 7; 92)    
================================================
Note:                *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

,

主效应和常数项可以匹配

stargazer(model1,omit="^.{6,8}$")  # terms with length 6 to 8 characters

或者：

stargazer(model1,keep="^[^:]+$") #not any :

可以匹配两个变量的效果：

stargazer(model1,omit="^[^:]{6}[:][^:]{6}$") # not-:*6,then :,then not-:*6

所以组合可以匹配：

stargazer(model1,8}$|^[^:]{6}[:][^:]{6}$")

Ronak Shah 使用 keep 参数模式的方法的更通用版本是：

stargazer(model1,keep="[:].+[:]") #keeps any with 2 (or more) interaction variables