如何在 R 的 stargazer 中移除回归模型中的交互项?
要移除 R 中 stargazer 回归模型中的交互项,我们可以按照以下步骤操作:
- 首先,创建一个数据框。
- 然后,使用 stargazer 创建一个回归模型。
- 之后,使用 stargazer 创建不包含交互项的回归模型。
创建数据框
让我们创建一个如下所示的数据框:
x1<-sample(1:50,25) x2<-sample(1:50,25) x3<-sample(1:50,25) x4<-sample(1:50,25) y<-sample(1:100,25) df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,y) df
执行上述脚本后,将生成以下输出(由于随机化,此输出可能因系统而异):
x1 x2 x3 x4 y 1 40 17 49 12 29 2 3 3 31 5 44 3 16 18 34 32 91 4 15 49 30 15 98 5 14 13 50 23 34 6 7 32 16 13 79 7 44 39 26 26 68 8 45 10 19 31 96 9 38 34 45 20 40 10 36 31 2 17 1 11 8 11 20 48 60 12 6 23 4 43 75 13 35 5 15 9 49 14 4 20 35 45 46 15 32 26 18 49 66 16 42 38 25 11 36 17 46 24 14 21 94 18 30 19 29 50 64 19 13 1 5 18 97 20 21 21 17 27 25 21 1 40 41 10 89 22 41 25 8 29 63 23 22 29 38 47 24 24 9 14 13 28 85 25 29 2 37 34 93
使用 stargazer 创建回归模型
使用 stargazer 以文本格式创建回归模型:
x1<-sample(1:50,25) x2<-sample(1:50,25) x3<-sample(1:50,25) x4<-sample(1:50,25) y<-sample(1:100,25) df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,y) library(stargazer) Model<-lm(y~x1+x2+x3+x4+x1*x2+x1*x3+x1*x4+x2*x3+x2*x4+x3*x4) stargazer(Model,type="text")
输出
================================================ Dependent variable: --------------------------- y ----------------------------------------------- x1 -1.177 (1.440) x2 0.485 (1.449) x3 -1.502 (1.463) x4 1.087 (1.439) x1:x2 -0.023 (0.032) x1:x3 0.012 (0.031) x1:x4 0.055* (0.030) x2:x3 0.054 (0.037) x2:x4 -0.081* (0.044) x3:x4 -0.016 (0.037) Constant 84.551* (46.877) ----------------------------------------------- Observations 25 R2 0.483 Adjusted R2 0.114 Residual Std. Error 26.194 (df = 14) F Statistic 1.310 (df = 10; 14) =============================================== Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
使用 stargazer 创建不包含交互项的回归模型
使用 stargazer 以文本格式创建回归模型,并使用 omit 函数忽略交互项:
x1<-sample(1:50,25) x2<-sample(1:50,25) x3<-sample(1:50,25) x4<-sample(1:50,25) y<-sample(1:100,25) df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,y) library(stargazer) Model<-lm(y~x1+x2+x3+x4+x1*x2+x1*x3+x1*x4+x2*x3+x2*x4+x3*x4) stargazer(Model,type="text",omit=":")
输出
=============================================== Dependent variable: --------------------------- y ----------------------------------------------- x1 -1.177 (1.440) x2 0.485 (1.449) x3 -1.502 (1.463) x4 1.087 (1.439) Constant 84.551* (46.877) ----------------------------------------------- Observations 25 R2 0.483 Adjusted R2 0.114 Residual Std. Error 26.194 (df = 14) F Statistic 1.310 (df = 10; 14) =============================================== Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
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