1

我使用stargazer包来制作面板模型的 LaTeX 表（plm包）。如果第一个plm模型是单变量的，则stargazer删除该模型的回归量，但仍显示该模型。

如果我交换模型顺序以便第一个模型是多变量的，那么所有模型都会显示。我对模型没有这个问题lm。有解决办法吗？是否lm包含拦截是否重要plm？

谢谢！这是一个例子。

dat <- data.frame(y=runif(1000),
                  x1=runif(1000),
                  x2=runif(1000),
                  id=rep(1:50, each=20),
                  time=rep(1:20, times=50)
                  )
pdat <- pdata.frame(dat, index=c("id", "time"))
plms <- list()
plms[[1]] <- plm(y ~ x1, data=pdat)
plms[[2]] <- plm(y ~ x1 + x2, data=pdat)
plms[[3]] <- plm(y ~ x2, data=pdat)

# drops first regressor if first model is univariate
stargazer(plms[1:3], type="text")

# but not if first model is multivariate
stargazer(plms[c(2, 1, 3)], type="text")

这产生以下结果。

> # drops first regressor if first model is univariate
> stargazer(plms[1:3], type="text")

========================================================================
                                 Dependent variable:                    
             -----------------------------------------------------------
                                          y                             
                     (1)                 (2)                 (3)        
------------------------------------------------------------------------
x1                                      0.004                           
                                       (0.032)                          

x2                                     -0.008              -0.008       
                                       (0.032)             (0.032)      

------------------------------------------------------------------------
Observations        1,000               1,000               1,000       
R2                 0.00002             0.0001              0.0001       
Adjusted R2        0.00002             0.0001              0.0001       
F Statistic  0.016 (df = 1; 949) 0.038 (df = 2; 948) 0.059 (df = 1; 949)
========================================================================
Note:                                        *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

> # but not if first model is multivariate
> stargazer(plms[c(2, 1, 3)], type="text")

========================================================================
                                 Dependent variable:                    
             -----------------------------------------------------------
                                          y                             
                     (1)                 (2)                 (3)        
------------------------------------------------------------------------
x1                  0.004               0.004                           
                   (0.032)             (0.032)                          

x2                 -0.008                                  -0.008       
                   (0.032)                                 (0.032)      

------------------------------------------------------------------------
Observations        1,000               1,000               1,000       
R2                 0.0001              0.00002             0.0001       
Adjusted R2        0.0001              0.00002             0.0001       
F Statistic  0.038 (df = 2; 948) 0.016 (df = 1; 949) 0.059 (df = 1; 949)
========================================================================
Note:                                        *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
4

1 回答 1

1

此问题已在最新版本stargazer（5.0 版）中得到修复，现在可在 CRAN 上使用。

于 2014-03-06T18:58:16.310 回答