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我希望在观星器中回归输出的意义与“正常输出”相同。

我产生数据

library("stargazer"); library("lmtest"); library("sandwich")
set.seed(1234)
df <- data.frame(y=1001:1100)
df$x <- c(1:70,-100:-71) + rnorm(100, 0, 74.8)
model <- lm(log(y) ~ x, data=df)

并获得一些模型估计，其中 x 的系数的 p 值为 0.1023

coeftest(model, vcov = vcovHC(model, type="HC3"))

我想在 LaTeX 中得到这些结果。基于相同的函数，我计算异方差一致的标准估计并让观星者使用它们。

stderr_HC3_model <- sqrt(diag(vcovHC(model, type = "HC3")))
stargazer(model, se=list(stderr_HC3_model))

当 alpha=10% 时，stargazer 输出在表示显着性的系数处有一个星号。我希望 stargazer 给出与 coeftest 相同的值。（因为 reg L_y x, vce(hc3) 与 Stata 具有可比性，因此恰好给出了 coeftest 结果。）

我玩过 stargazer 选项 p.auto、t.auto，但没有帮助。当我执行“stargazer”时，我无法查看底层代码，因为在其他情况下是可能的。该怎么办？

理查兹的回答帮助了我。我指出了我用来给出多个回归的步骤（比如说 ols_a 和 ols_b）。

ses <- list(coeftest(ols_a, vcov = vcovHC(ols_a, type="HC3"))[,2],
        coeftest(ols_b, vcov = vcovHC(ols_b, type="HC3"))[,2])
pvals <- list(coeftest(ols_a, vcov = vcovHC(ols_a, type="HC3"))[,4],
          coeftest(ols_b, vcov = vcovHC(ols_b, type="HC3"))[,4])
stargazer(ols_a, ols_b, type="text", p=pvals, se=ses)
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3 回答 3

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您需要提供与您的coeftest. 从手册页。

pa 将替换每个模型的默认 p 值的数字向量列表。由元素名称匹配。这些将构成有关重要星的决定的基础

以下应该工作。

test <- coeftest(model, vcov = vcovHC(model, type="HC3"))
ses <- test[, 2]
pvals <- test[, 4]
stargazer(model, type="text", p=pvals, se=ses)

这提供了以下内容。

===============================================
                        Dependent variable:    
                    ---------------------------
                              log(y)           
-----------------------------------------------
x                            -0.00005          


Constant                     6.956***          
                              (0.003)          

-----------------------------------------------
Observations                    100            
R2                             0.026           
Adjusted R2                    0.016           
Residual Std. Error       0.027 (df = 98)      
F Statistic             2.620 (df = 1; 98)     
===============================================
Note:               *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
于 2014-04-22T13:54:58.587 回答
3

这可能是一个小问题，但 Richard 的回答实际上并不完全正确 - 他的 stargazer 输出没有报告任何标准错误，也没有报告变量的潜在重要性星x。

coefficients此外，当在观星手册中仅报告单个模型时se，必须在列表中提供值p。t否则 stargazer 将报告一个空列表。

（略微）更正的示例：

test <- coeftest(model, vcov = vcovHC(model, type="HC3"))
ses <- list(test[, 2])
pvals <- list(test[, 4])
stargazer(model, type="text", p=pvals, se=ses)

输出：

=======================================================================
                                         Dependent variable:           
                              -----------------------------------------
                                        Daily added investors          
                                              negative                 
                                              binomial                 
-----------------------------------------------------------------------
log(lag_raised_amount + 1)                    -0.466***                
                                               (0.124)                 

lag_target1                                   -0.661***                
                                               (0.134)                 

Constant                                      -3.480**                 
                                               (1.290)                 

-----------------------------------------------------------------------
Observations                                    6,513                  
Log Likelihood                                 -8,834                
theta                                     1.840*** (0.081)             
Akaike Inf. Crit.                              17,924                
=======================================================================
Note:                         + p<0.1; * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001
于 2017-04-25T09:23:04.617 回答
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se这种论点存在固有的危险。

使用这种方法时，用户应该谨慎使用参数t.auto和p.auto，这两个参数都默认为TRUE。我认为将它们都设置为FALSE，并手动提供t和p值会很谨慎。

如果不这样做，您就有可能获得与显示的 p 值不同步的重要性星。（我怀疑 stargazer 会简单地重用se现在与默认不同的 ，并使用此输入重新计算显示的星星；这自然会产生意想不到的结果。）

也可以看看：

于 2015-02-16T13:22:23.390 回答