从 texreg 回归表中删除 GOF 行

Question

如何从 texreg 表中删除 gof 行？在我的具体情况下，我想删除 R²，Adj。 R² 和 F 统计行。

我使用的是 texreg 版本 1.37.5 和 R 版本 4.1.1。除了标题和系数之外，我从 texreg 获得的默认表格行是 R²，Adj。 R²，编号。 obs. 和 RMSE。

这里的答案（R texreg: How can I select the gof statistics to be displayed?）在下面的代码中实现但不起作用。自从发布此回复以来，该软件包可能在过去几年内发生了变化。

查看 omit.coef 部分下的 texreg 文档 here，表明您可以使用 extract 删除 gof 行，但链接已损坏。

SSCCE：

library(estimatr)
library(texreg)

set.seed(42)
x1 <- rnorm(1000)
x2 <- rnorm(1000)
y <- 0.5*x1 + x2 + rnorm(1000)

mod1 <- lm_robust(y ~ x1)
mod2 <- lm_robust(y ~ x1 + x2)

texreg(list(mod1, mod2), 
       include.rsquared = F, 
       include.adjrs = F)

Answer 1

此答案基于 texreg 版本 1.37.5。

观察对象属于lm_robust类：

> class(mod1)
## [1] "lm_robust"

可以显示对应extract方法的帮助页面如下：

?extract.lm_robust

## [..]
##
## extract.lm_robust(
##   model,
##   include.ci = TRUE,
##   include.rsquared = TRUE,
##   include.adjrs = TRUE,
##   include.nobs = TRUE,
##   include.fstatistic = FALSE,
##   include.rmse = TRUE,
##   include.nclusts = TRUE,
##   ...
##   )
##
## [...]

在您的示例中，您可以删除所有 GOF 行，如下所示：

screenreg(list(mod1, mod2),
  include.rsquared = FALSE,
  include.adjrs = FALSE,
  include.nobs = FALSE,
  include.rmse = FALSE)

## =========================================
##              Model 1        Model 2      
## -----------------------------------------
## (Intercept)   -0.01          -0.00       
##              [-0.10; 0.08]  [-0.07; 0.06]
## x1             0.49 *         0.48 *     
##              [ 0.40; 0.58]  [ 0.41; 0.54]
## x2                            0.98 *     
##                             [ 0.92; 1.05]
## =========================================
## * Null hypothesis value outside the confidence interval.

从 screenreg 更改为 texreg 以获得 LaTeX 输出。省略最后两个参数以仅删除 R 平方和调整后的 R 平方。默认情况下不报告 F 统计量。 （也许您使用的是旧版本的texreg？）

要在不使用这些参数的情况下删除统计信息，您还可以将 texreg 对象保存到中间对象中并在将它们交给相应的表格布局函数之前对其进行操作，如下例所示：

tr1 <- extract(mod1)
tr1@gof.names <- tr1@gof.names[-(1:2)]
tr1@gof.decimal <- tr1@gof.decimal[-(1:2)]
tr1@gof <- tr1@gof[-(1:2)]
screenreg(list(tr1, mod2))

## =========================================
##              Model 1        Model 2      
## -----------------------------------------
## (Intercept)   -0.01          -0.00      
##              [-0.10; 0.08]  [-0.07; 0.06]
## x1             0.49 *         0.48 *    
##              [ 0.40; 0.58]  [ 0.41; 0.54]
## x2                            0.98 *    
##                             [ 0.92; 1.05]
## -----------------------------------------
## Num. obs.    1000           1000         
## RMSE            1.41           1.03      
## R^2                            0.53      
## Adj. R^2                       0.53      
## =========================================
## * Null hypothesis value outside the confidence interval.

这需要更多的努力，但可以让您完全控制，如果您只想更改部分模型，这也适用。