probitmfx 的回归输出答案

【问题标题】：Regression Output from probitmfxprobitmfx 的回归输出
【发布时间】：2021-05-25 23:47:03
【问题描述】：

我正在尝试为 probitmfx 函数的边际效应和 p 值生成一个很好的回归表，其中 p 值在每个协变量的边际效应下报告。我希望它看起来像的图片示例在这里Similar Output from Stata。我按照here 的建议尝试了观星功能，但如果我没有 OLS / probit，这似乎不起作用。

data_T1 <- read_dta("xxx")
#specification (1)
T1_1 <- probitmfx(y ~ x1 + x2 + x3, data=data_T1)
#specification (1)
T1_2 <- probitmfx(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5, data=data_T1)
#this is what I tried but does not work
table1 <- stargazer(coef=list(T1_1$mfxest[,1], T1_2$mfxest[,1]),
p=list(T1_2$mfxest[,4],T1_2$mfxest[,4]), type="text")

有什么建议可以在 R 中设计这样的表格吗？

【问题讨论】：

标签： r output regression non-linear-regression marginal-effects

【解决方案1】：

你大概可以使用parameters包来制作一张漂亮的桌子：

代码：

library(mfx)
library(parameters)

# simulate some data
set.seed(12345)
n <- 1000
x <- rnorm(n)

# binary outcome
y <- ifelse(pnorm(1 + 0.5 * x + rnorm(n)) > 0.5, 1, 0)

data <- data.frame(y, x)
mod <- probitmfx(formula = y ~ x, data = data)

print_html(model_parameters(mod))

要在 Rmarkdown 中使用的 HTML 表格：

【讨论】：