整洁的输出表和观星器

Question

我正在使用我发现here 的奇妙方法对子组（年份和组的所有组合）进行一系列回归。

year <- rep(2014:2015, length.out = 10000)
group <- sample(c(0,1,2,3,4,5,6), replace=TRUE, size=10000)
value <- sample(10000, replace = T)
female <- sample(c(0,1), replace=TRUE, size=10000)
smoker <- sample(c(0,1), replace=TRUE, size=10000)

dta <- data.frame(year = year, group = group, value = value, female=female, smoker = smoker)

library(dplyr)
library(broom)
library(stargazer)

table <- dta %>%
  group_by(year, group) %>%
  do(tidy(lm(smoker ~ female, data = .))) %>%
  ungroup()

这为我提供了一个表格，其中包含年份和组的所有可能组合作为单独的模型估计值。我的问题是我想使用 stargazer 将这些回归输出作为单独的模型呈现。但 stargazer 不会将它们识别为回归输出。

stargazer(table, type = "text")

我得到的不是通常的回归输出：

==================================================
Statistic N Mean St. Dev. Min Pctl(25) Pctl(75) Max
===================================================

有没有一种巧妙的方法可以让 Stargazer 识别出所有回归输出？

Answer 1

尝试使用dplyr 中的tidy_split 函数根据组将数据帧拆分为数据帧列表。获得该列表后，您可以使用 lapply 将函数应用于列表中的每个项目。如下所示，首先在列表中的每个数据帧上拟合一个lm，然后生成stargazer 输出。

# create list of dfs
table_list <- dta %>%
    group_by(year, group) %>%
    group_split()

# apply the model to each df and produce stargazer result
model_list <- lapply(table_list, function(x) lm(smoker ~ female, data = x))
stargaze_list <- lapply(model_list, stargazer, type = "text")