Rmarkdown pdf输出中lm函数的R摘要的精确乳胶输出

Posted 2023-02-14

【中文标题】Rmarkdown pdf输出中lm函数的R摘要的精确乳胶输出

【英文标题】：Exact latex output for R summary of lm function in Rmarkdown pdf output

【发布时间】：2022-01-23 04:41:56

【问题描述】：

当我们像这样拟合线性模型时，

x <- c(1.52, 1.6, 1.68, 1.75, 1.83)
y <- c(1.69, 1.74, 1.80, 1.93, 2.0)

fit <- lm(y ~ x)

summary(fit)

输出：

Call:
lm(formula = y ~ x)

Residuals:
        1         2         3         4         5 
 0.021416 -0.012387 -0.036190  0.020482  0.006679 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  0.07633    0.19447   0.392  0.72093   
x            1.04754    0.11579   9.047  0.00285 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.0282 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9646,    Adjusted R-squared:  0.9529 
F-statistic: 81.85 on 1 and 3 DF,  p-value: 0.002852

所以，我想要的是这个“精确”表的乳胶输出，用于Rmarkdown pdf 输出文件。我不希望生成的输出会更改表或不包含该表中的某些信息。我的意思是，完全相同的输出，但在latex 输出中。

示例输出类似于此图像，但对于单个回归模型，并且还包含summary(lm(y~x))生成的所有信息

注意：我使用过 sjPlot、stargazer、texreg 等这些库。 目前我正在使用R version 4.1.2

【问题讨论】：

所以你想要完全相同的输出，但不同。您希望它包含与summary() 完全相同的信息，但您的示例不（例如）包含summary() 具有的残差，它确实包含N 和置信区间，summary() 不包含't have... 和 stargazer 和 texreg 还不够好，但你还没说为什么？

【参考方案1】：

使用echo=FALSE 会产生您想要的结果。

---
output: pdf_document
---

```r, echo=FALSE
x <- c(1.52, 1.6, 1.68, 1.75, 1.83)
y <- c(1.69, 1.74, 1.80, 1.93, 2.0)

fit <- lm(y ~ x)

summary(fit)
```

【讨论】：

感谢您的回答。但这不是我想要的。我已经编辑了帖子，以便每个人都更清楚所需的输出。

【参考方案2】：

我是 modelsummary 制作桌子的忠实粉丝

library(tidyverse) 
library(modelsummary)
library(broom)
library(kableExtra)


 df = tibble(x = c(1.52, 1.6, 1.68, 1.75, 1.83),
             y = 1.69, 1.74, 1.80, 1.93, 2.0 )

fit <- lm(y ~ x , data = df)

tidy(fit)


modelsummary(fit,
             output = "kableExtra")

这将产生一个非常基本的LaTeX 表。但是，如果您想按 dvs 对它们进行分组，您可以在估算模型时执行类似的操作，然后使用 broom，然后

data("iris")

iris = iris %>% 
  mutate(versicolor = ifelse(Species == "versicolor", 1, 0), 
         virginica = ifelse(Species == "virginica", 1, 0))


## pass it to tidy for each model
tidy(model1)

modelsummary(list( model1 , model2, model3, 
                        model4,  model5, model6),
             output = "kableExtra")  %>%
  add_header_above(c(" " = 1 , "Petal Length" = 3 , "Sepal Width" = 3))

这应该让您接近您正在寻找的东西！您可能需要查看kableExtra 中的更多选项。