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我需要用于 2 路聚类的线性模型,这在 statsmodels 中没有正确实现。我想知道是否可以将 stargazer python 库与 linearmodels 包一起使用,而不是与 statsmodels 一起使用。但是当我从线性模型中插入模型时,它会抛出一个错误:请使用经过训练的 OLS 模型作为输入

例子:

from linearmodels.panel import PanelOLS
import pandas as pd 
df.set_index(['entity', 'time'], inplace = True)
X = df[["Exog1","Exog2","Exog3"]]
y = df["Dep"]
model = PanelOLS(y, X, entity_effects=True, time_effects=True).fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True, cluster_time=True)   
print(model)

这按预期输出模型。但是,当我将其插入 int stargazer 时,它会引发以下错误

stargazer = Stargazer([model])

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-149-75027b8621a2> in <module>
----> 1 stargazer = Stargazer([model])

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\stargazer\stargazer.py in __init__(self, models)
     29         self.models = models
     30         self.num_models = len(models)
---> 31         self.extract_data()
     32         self.reset_params()
     33 

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\stargazer\stargazer.py in extract_data(self)
     91         be modified by any rendering parameters.
     92         """
---> 93         self.validate_input()
     94         self.model_data = []
     95         for m in self.models:

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\stargazer\stargazer.py in validate_input(self)
     43         for m in self.models:
     44             if not isinstance(m, RegressionResultsWrapper):
---> 45                 raise ValueError('Please use trained OLS models as inputs')
     46             targets.append(m.model.endog_names)
     47 

ValueError: Please use trained OLS models as inputs

我知道 stargazer 可能不支持线性模型,但也许有一种解决方法,可以让我在 Latex 中输出线性模型?

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1 回答 1

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截至 2021 年 11 月,stargazer 仍然不支持线性模型。

但是,您可以使用以下代码将摘要输出为乳胶:

# Declare model
model = PanelOLS(y, X, entity_effects=True, time_effect=True)

# Fit model
res = model.fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True, cluster_time=True)

# Print as latex
print(res.summary.as_latex())
于 2021-11-04T23:44:20.937 回答