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stargazer包——线性回归结果输出到文档

stargazer() 函数为格式良好回归表创建 LATEX 代码、HTML 代码和 ASCII 文本,其中包括多个模型并排、汇总统计表和矩阵等。...2.2 本文说明 由于 stargazer() 参数 type 可以指定输出 LATEX 代码、HTML 代码或 ASCII 文本,可将 R 输出结果粘贴到对应编辑器上得到表格(例如 LATEX...R stargazer() 输出结果 Fig 1 是 R stargazer() 直接输出结果,此处默认是 LATEX 代码,接下来再将此 LATEX 代码粘贴到 TEXworks ,就可以一键导出该表格啦...我们来看一下效果, Fig 2 所示。 Fig 2. 汇总统计表 3.2 多个模型并排 例 2 构建两个线性模型和一个 probit 模型并并排显示在表格 Fig 3 所示。...其中, omit.stat 参数表示不显示指定统计量,ci 和 ci.level 表示是否显示置信区间和置信区间水平, sing.row=TRUE 表示将系数和置信区间显示在同一行, Fig 4

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R实现多分类logistic回归

多分类logistic回归 在临床研究,接触最多是二分类数据,淋巴癌是否转移,是否死亡,这些因变量最后都可以转换成二分类0与1问题。...关于原理理论部分可参见;这里主要讲如何在R实现三分类回归,计算系数及p值与OR值 1.数据案例 这里主要用到DALEX包里面包含HR数据,里面记录了职工在工作岗位状态与年龄,性别,工作时长,评价及薪水有关...为参照,计算ok与promoted各个因素系数。...有了这些系数,我们就可以写出回归方程了,然后再计算各个因素对应p值 ,这里例子介绍了其他因素系数,然后计算对因变量方程here image.png P值 通过Anova函数,可以输出fit...需要借助questionr包odds.ratio函数。

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Rmarkdown使用及转换为R文件

Rmarkdown简介 想必熟悉小洁老师学员们都有看过小洁老师发的如何做好你R语言笔记,这也是马拉松课程课前准备工作一项——学习如何记录笔记。 那什么是Rmarkdown呢?...代码块可以包含任何有效R代码,并且可以在文档不同位置重复使用。 多种输出格式:R Markdown支持多种输出格式,包括HTML、PDF、Word、Markdown等。...动态生成结果:R Markdown可以自动执行R代码块,并将结果嵌入到文档。这意味着你可以在文档显示数据摘要、统计摘要、图表、表格和其他分析结果,而无需手动复制和粘贴。...可交互性和可重复性:R Markdown文档可以包含交互式元素,Shiny应用程序、可交互图表和动态可视化。...引自chatGPT解释,BioinfoArk提供中国区chatGPT Rmarkdown使用 新建:打开Rstudio,在New File里面选择RMarkdown 设置相应开头部分:输入标题、

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实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

根据此等式,我们可以从直线在y轴上开始位置(“截距”或α)开始描述,并且每个单位x都增加了多少y(“斜率”),我们将它称为x系数,或称为β)。...如果不是这种情况,并且关系在x范围内变化,则可能不是最合适。我们在这里有一些选择: 我们可以使用线性拟合,但是如果这样做的话,我们会在数据某些部分上面或者下面。 我们可以分为几类。...这可能会更接近数据,而且误差也会更小,但我们开始“过度拟合”关系,并拟合我们数据噪声。当我们结合光滑惩罚时,我们会惩罚模型复杂度,这有助于减少过度拟合。...6广义相加模型(GAM) 广义加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(样条曲线)作为回归模型预测因子。...让我们对比具有相同数据普通线性回归模型: anova(my_lm, my_gam) ## Analysis of Variance Table ## ## Model 1: Y ~ X ## Model

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经营之道:怎样经营好一家餐馆?

【遭遇天花板】 小白狼披星戴月,大放狼性,自己辛苦一年,1到12月营业额(万元):30,29,40,31,50,29,38,49,28,33,42,50;R分析工具计算和图表反馈,餐厅月平均营业额为...:37.42,大部分月份营业额少于:35.50,最大值为:50.00,最小值为:28.00,我们很容易发现营业额天花板。...22.5 209 11 16.0 3 3 11.3 88.2 109.4 1919 10 18.2 4 4 84.7 151.6 277.0 7287 7 10.0 #只显示部分数据...4,判别模型是否存在多重共线性,处理方法 4.1 变量之间高度相关性,造成结果混乱,影响参数正负号 4.2 识别共性和处理 #1,自变量之间相关系数及其检验 > library(psych) >...逐步回归以 赤池信息准则AIC为选择标准,选择AIC最小变量建立模型,计算公式为: 式,n为样本量;p为模型参数个数(包括常数项) #对模型fit1进行逐步回归 > fit2 <-step(fit1

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多水平模型、分层线性模型HLM、混合效应模型研究教师受欢迎程度

GitHub是一个平台,允许研究人员和开发人员共享代码,软件和研究成果,并在项目上进行协作。 步骤2:数据清理 数据集中有一些我们不使用变量,因此我们可以选择将要使用变量,并查看前几个观察值。...现在我们可以为数据100个不同类别绘制不同回归线 我们清楚地看到,外向性和受欢迎程度之间关系在所有层级并不相同,但平均而言,存在明显正向关系。...在输出固定效果表最后一列,我们看到了P值,这些值表示所有回归系数均与0显着不同。 一层和二层预测变量 现在,我们(除了重要1层变量)还在第2层(教师经验)添加了预测变量。...第1层两个预测变量(性别和外向性)均具有随机斜率。要在LMER完成此操作,只需将随机斜率变量添加到输入随机部分。 (1|class)变成 (1+sex+extrav |class)。...因此,外向斜率回归系数方差84.3%可以由老师经验来解释。 外向系数在受欢迎程度上截距和斜率均受教师经验影响。

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R语言LME4混合效应模型研究教师受欢迎程度

GitHub是一个平台,允许研究人员和开发人员共享代码,软件和研究成果,并在项目上进行协作。 数据清理 数据集中有一些我们不使用变量,因此我们可以选择将要使用变量,并查看前几个观察值。...我们清楚地看到,外向性和受欢迎程度之间关系在所有阶层并不相同,但平均而言,存在明显正向关系。在本教程,我们将显示这些不同斜率估计值(以及如何解释这些差异)。...在输出固定效果表最后一列,我们看到了P值,这些值表示所有回归系数均与0显着不同。 一层和二层预测变量 现在,我们(除了重要1层变量)还在第2层(教师经验)添加了预测变量。...第1层两个预测变量(性别和外向性)均具有随机斜率。要在LMER完成此操作,只需将随机斜率变量添加到输入随机部分。 (1|class)变成 (1+sex+extrav |class)。...因此,外向斜率回归系数方差84.3%可以由老师经验来解释。 外向系数在受欢迎程度上截距和斜率均受教师经验影响。

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R语言LME4混合效应模型研究教师受欢迎程度

GitHub是一个平台,允许研究人员和开发人员共享代码,软件和研究成果,并在项目上进行协作。 数据清理 数据集中有一些我们不使用变量,因此我们可以选择将要使用变量,并查看前几个观察值。...现在我们可以为数据100个不同类别绘制不同回归线 我们清楚地看到,外向性和受欢迎程度之间关系在所有阶层并不相同,但平均而言,存在明显正向关系。...现在截距为2.14,性别的回归系数为1.25,外向回归系数为0.44。在输出固定效果表最后一列,我们看到了P值,这些值表示所有回归系数均与0显着不同。 ...在表2.1第三栏,第1级两个预测变量(性别和外向性)均具有随机斜率。要在LMER完成此操作,只需将我们要为其添加随机斜率变量添加到输入随机部分。...因此,外倾斜率回归系数方差84.3%可以由老师经验来解释。 外推系数在受欢迎程度上截距和斜率均受教师经验影响。

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R语言LME4混合效应模型研究教师受欢迎程度|附代码数据

p=11724文本教程对多层_回归_模型进行了基本介绍(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据) 。 介绍本教程期望: 多层_回归_模型基础知识 。 R编码基础知识。...GitHub是一个平台,允许研究人员和开发人员共享代码,软件和研究成果,并在项目上进行协作。步骤2:数据清理数据集中有一些我们不使用变量,因此我们可以选择将要使用变量,并查看前几个观察值。...在输出固定效果表最后一列,我们看到了P值,这些值表示所有回归系数均与0显着不同。一层和二层预测变量现在,我们(除了重要1层变量)还在第2层(教师经验)添加了预测变量。...第1层两个预测变量(性别和外向性)均具有随机斜率。要在LMER完成此操作,只需将随机斜率变量添加到输入随机部分。 (1|class)变成 (1+sex+extrav |class)。...因此,外向斜率回归系数方差84.3%可以由老师经验来解释。 外向系数在受欢迎程度上截距和斜率均受教师经验影响。

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R语言LME4混合效应模型研究教师受欢迎程度|附代码数据

p=11724最近我们被客户要求撰写关于混合效应模型研究报告,包括一些图形和统计输出。文中本教程对多层_回归_模型进行了基本介绍介绍本教程期望:多层_回归_模型基础知识 。R编码基础知识。...GitHub是一个平台,允许研究人员和开发人员共享代码,软件和研究成果,并在项目上进行协作。步骤2:数据清理数据集中有一些我们不使用变量,因此我们可以选择将要使用变量,并查看前几个观察值。...在输出固定效果表最后一列,我们看到了P值,这些值表示所有回归系数均与0显着不同。一层和二层预测变量现在,我们(除了重要1层变量)还在第2层(教师经验)添加了预测变量。...第1层两个预测变量(性别和外向性)均具有随机斜率。要在LMER完成此操作,只需将随机斜率变量添加到输入随机部分。  (1|class)变成 (1+sex+extrav |class)。...因此,外向斜率回归系数方差84.3%可以由老师经验来解释。外向系数在受欢迎程度上截距和斜率均受教师经验影响。

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【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用

根据此等式,我们可以从直线在y轴上开始位置(“截距”或α)开始描述,并且每个单位x都增加了多少y(“斜率”),我们将它称为x系数,或称为β)。...如果不是这种情况,并且关系在x范围内变化,则可能不是最合适。我们在这里有一些选择: 我们可以使用线性拟合,但是如果这样做的话,我们会在数据某些部分上面或者下面。 我们可以分为几类。...我在下面的图中使用了三个,这是一个合理选择。同样,我们可能处于数据某些部分之下或之上,而在类别之间边界附近似乎是准确。例如,如果x = 49时,与x = 50相比,y是否有很大不同?...6广义相加模型(GAM) 广义加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(样条曲线)作为回归模型预测因子。...让我们绘制拟合值: 我们需要将两个自变量交互作用包括到模型。 第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。

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R语言: GARCH模型股票交易量研究道琼斯股票市场指数|附代码数据

p=6632原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于GARCH研究报告,包括一些图形和统计输出。我将建立道琼斯工业平均指数(DJIA)日交易量对数比ARMA-GARCH模型。 .... codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1该模型在集合具有最高AIC,并且所有系数具有统计显着性。...结论我们研究了基本统计指标,平均值,偏差,偏度和峰度,以了解多年来价值观差异,以及价值分布对称性和尾部。...从这些摘要开始,我们获得了平均值,中位数,偏度和峰度指标的有序列表,以更好地突出多年来差异。密度图可以了解我们经验样本分布不对称性和尾部性。...有几种类型波动性(有条件,隐含,实现波动率)。交易量可以被解释为衡量市场活动幅度和投资者兴趣指标。计算交易量指标(包括波动率)可以了解这种活动/利息水平如何随时间变化。

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【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测应用|附代码数据

p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型(GAM)研究报告,包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错选择。...根据此等式,我们可以从直线在y轴上开始位置(“截距”或α)开始描述,并且每个单位x都增加了多少y(“斜率”),我们将它称为x系数,或称为β)。...如果不是这种情况,并且关系在x范围内变化,则可能不是最合适。我们在这里有一些选择: 我们可以使用线性拟合,但是如果这样做的话,我们会在数据某些部分上面或者下面。 我们可以分为几类。...6广义相加模型(GAM) 广义加性模型(GAM)(Hastie,1984)使用光滑函数(样条曲线)作为回归模型预测因子。...让我们绘制拟合值: 我们需要将两个自变量交互作用包括到模型。 第一种交互类型对两个变量都使用了一个平滑函数。

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R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析

为此,本文按以下内容划分: 第1部分: 获取每日和每周对数收益 数据,摘要和图 第2部分:获取每日交易量及其对数比率数据,摘要和图 第3部分: 每日对数收益率分析和GARCH模型定义 第4部分: 每日交易量分析和...可以看到波动率急剧上升和下降。第3部分将对此进行深入验证。 辅助函数 我们需要一些辅助函数来简化一些基本数据转换,摘要和绘图。 1.从xts转换为带有year and value列数据框。...在2008年尤其明显地违背正态分布情况。 交易量探索性分析 在这一部分,本文将分析道琼斯工业平均指数(DJIA)交易量。 获取数据 每日量探索性分析 我们绘制每日交易量。...值得注意是,2017年初水平跃升,我们将在第4部分中进行研究。我们将时间序列数据和时间轴索引转换为数据框。...此外,我们使用TSA软件包报告eacf()函数。

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R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附代码数据

p=19469 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文将分析工业指数(DJIA)。...为此,本文按以下内容划分: 第1部分: 获取每日和每周对数收益 数据,摘要和图 第2部分: 获取每日交易量及其对数比率数据,摘要和图 第3部分: 每日对数收益率分析和GARCH模型定义 第4部分: ...可以看到波动率急剧上升和下降。第3部分将对此进行深入验证。 辅助函数 我们需要一些辅助函数来简化一些基本数据转换,摘要和绘图。 1.从xts转换为带有year and value列数据框。...QQ图 在2008年尤其明显地违背正态分布情况。 交易量探索性分析 在这一部分,本文将分析道琼斯工业平均指数(DJIA)交易量。 获取数据 每日量探索性分析 我们绘制每日交易量。...此外,我们使用TSA软件包报告eacf()函数。

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R语言系列五:②R语言与逻辑回归建立

这样我们就可以描述或推测在某些不同状况下得某种疾病风险或者说阳性时间发生概率。这里自然而然就引入我们今天主题:逻辑回归模型——logistic regression model。...,第四个参数用来指定所生成因子水平名称。而把这些变量放到一个数据框,输出更加直观好看。 对于表格化数据进行逻辑回归分析,在R中有两种途径。...#Tips:如果仅仅从当前结果看的话,我们可以得出smoking系数为-0.0677,而obesity和snoring系数都是大于0,说明吸烟可能是高血压保护因素,后两个是高血压危险因素,但是我们并不知道它们具不具有显著性...,这张表给出了回归系数估计、标准差以及每一个系数显著性假设检验结果。...关于逻辑回归模型建立部分我们已经介绍完了,根据我们数据类型分为表格类型数据和原始数据,两种数据输入方式是不同,下面一个部分会为大家介绍逻辑回归模型预测和检验。敬请期待。 参考资料: 1.

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R语言实现混合模型

例如模型性别变量,我们清楚只有两种性别,而且理解这种变量变化对结果影响。 那么为什么需要 Mixed-effect Model?因为有些现实复杂数据是普通线性回归是处理不了。...混合模型包括了固定效应和随机效应,而随机效应有两种方式来影响模型,一种是对截距影响,一种是对某个固定效应斜率影响。...) X: 固定效应 e: 噪声 混合线性模型有时又称为多水平线性模型或层次结构线性模型由两个部分来决定,固定效应部分+随机效应部分, 二、R语言中线性混合模型可用包 1、nlme包 这是一个比较成熟...一样:不能处理协方差和相关系数结构;它可以与构建系数包连接,比如mmpedigree包,但是结合比较脆弱。...,其中包括了年龄、教育、性别、时间和个体ID这几个变量,我们希望了解这些因素对收入影响。

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R语言异方差回归模型建模:用误差方差解释异方差

异方差性是同方差性补充,不会使OLS产生偏差。如果您不像社会科学大多数人那样关心p值,那么异方差性可能不是问题。...,以及治疗预测因子系数b_treat。...因此,我们可以确认在此单个示例对方差建模可以提高精度。当影响为零并且我们具有异方差性时,很容易编写一个将异方差MLE与OLS估计进行比较仿真代码。...我从上面对代码进行了更改,方法是给治疗组平均值为零,以使两组之间没有均值差。我重复了该过程500次,从OLS及其p值节省了治疗效果,从异方差MLE及其p值节省了治疗效果。...---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Dispersion model: Estimate

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R语言股票市场指数:ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析|附代码数据

p=19469 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文将分析工业指数(DJIA)。工业指数(DIJA)是一个股市指数,表明30家大型上市公司价值。...为此,本文按以下内容划分: 第1部分: 获取每日和每周对数收益 数据,摘要和图 第2部分: 获取每日交易量及其对数比率数据,摘要和图 第3部分: 每日对数收益率分析和GARCH模型定义 第4部分: ...可以看到波动率急剧上升和下降。第3部分将对此进行深入验证。 辅助函数 我们需要一些辅助函数来简化一些基本数据转换,摘要和绘图。 1.从xts转换为带有year and value列数据框。...QQ图 在2008年尤其明显地违背正态分布情况。 交易量探索性分析 在这一部分,本文将分析道琼斯工业平均指数(DJIA)交易量。 获取数据 每日量探索性分析 我们绘制每日交易量。...此外,我们使用TSA软件包报告eacf()函数。

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