如何解决probitmfx 的回归输出
我试图从 probitmfx 函数中为边际效应和 p 值生成一个很好的回归表,其中 p 值在每个协变量的边际效应下报告。我希望它看起来像的图片示例在这里Similar Output from Stata。 我按照建议的 here 尝试了 stargazer 功能,但如果我没有 OLS / probit,这似乎不起作用。
data_T1 <- read_dta("xxx")
#specification (1)
T1_1 <- probitmfx(y ~ x1 + x2 + x3,data=data_T1)
#specification (1)
T1_2 <- probitmfx(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5,data=data_T1)
#this is what I tried but does not work
table1 <- stargazer(coef=list(T1_1$mfxest[,1],T1_2$mfxest[,1]),p=list(T1_2$mfxest[,4],4]),type="text")
对于如何在 R 中设计这样的表格有什么建议吗?
解决方法
你或许可以使用 parameters
包来制作一张漂亮的桌子:
代码:
library(mfx)
library(parameters)
# simulate some data
set.seed(12345)
n <- 1000
x <- rnorm(n)
# binary outcome
y <- ifelse(pnorm(1 + 0.5 * x + rnorm(n)) > 0.5,1,0)
data <- data.frame(y,x)
mod <- probitmfx(formula = y ~ x,data = data)
print_html(model_parameters(mod))
要在 Rmarkdown 中使用的 HTML 表格:
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