r - 如何获得 "nls"对象的漂亮 latex 输出

Question

我需要“nls”对象的 LaTex 表示。很遗憾，stargazer 不支持此对象类型。

网上的一些研究让我找到了 nls2 库中的 as.lm.nls 函数。它声称将 nls 对象转换为相应的 lm 对象。就我而言，它惨遭失败。以下是示例输出:

> DNase1 <- subset(DNase, Run == 1)
> xx <- nls(density ~ SSlogis(log(conc), Asym, xmid, scal), DNase1)
> summary(xx)

Formula: density ~ SSlogis(log(conc), Asym, xmid, scal)

Parameters:
     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
Asym  2.34518    0.07815   30.01 2.17e-13 ***
xmid  1.48309    0.08135   18.23 1.22e-10 ***
scal  1.04146    0.03227   32.27 8.51e-14 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.01919 on 13 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 0 
Achieved convergence tolerance: 3.281e-06

下面的 as.lm.nls 输出与上面的实际输出不匹配:

> library(nls2)
Loading required package: proto
> xlm = as.lm.nls(xx)
> summary(xlm)

Call:
lm(formula = density ~ Asym + xmid + scal - 1, offset = fitted(xx))

Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max 
-0.033513 -0.012931 -0.001454  0.009699  0.038137 

Coefficients:
       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
Asym -8.878e-07  7.815e-02       0        1
xmid -9.328e-07  8.135e-02       0        1
scal -3.751e-07  3.227e-02       0        1

Residual standard error: 0.01919 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9996,    Adjusted R-squared:  0.9995 
F-statistic: 1.153e+04 on 3 and 13 DF,  p-value: < 2.2e-16

由于 nls 摘要输出与 lm 摘要输出非常相似，我认为 nls 与 lm 对象的等效内容应该可以让 stargazer 发挥其魅力。

我有相当多的 nls 模型要合并到报告中，而 as.lm.nls 的失败使我陷入困境。我需要有关 nls 对象的 latex 输出的绝望帮助。

关于我如何继续的任何指示。

问候

K

Answer 1

对于 LaTeX 中的自定义输出表，我的经验是 xtable 包是最方便、最灵活的解决方案。

让我们考虑一下您的情况，您有一个 nls 对象，而 stargazer 不支持它(也许有一天会支持？)。

### Estimate model
model <- nls(Y ~ <your function>(theta1, theta2, theta3))

### generate various parts for output
sum_model = summary(model)
mat_model = sum_model$coefficients

### generate coefficients, se, t-stat and p values 
df_model = as.data.frame(mat_model)
colnames(df_model) <- c("Coef.", "Std. error", "t-stat.", "p")

mat <- data.frame(t(df_model))
tbl <- xtable(mat)
print(tbl, only.contents=TRUE, include.rownames=T, 
      include.colnames=F, floating=F,
      hline.after=NULL,
      file="summary_nls.tex")

现在请注意，使用 R 包 xtable，您可以根据自己的需要定制输出。例如，我省略了整个 LaTeX tabular 环境，这是我在 stargazer 中永远无法摆脱的，我喜欢一起使用 threeparttable 包使用来自 LaTeX 包 booktabs 的命令。对于给定的玩具模型，整洁的输出如下所示:

\begin{table}[t]
\centering
\begin{threeparttable}
\captionabove{Regression results for nonlinear model.}
\begin{tabular}{lccc}
      \toprule
       & Theta1 & Theta2 & Theta3\\
       & $\theta 1$ & $\beta$ & $\sigma$ \\
      \midrule
      \input{summary_nls}
      \bottomrule
   \end{tabular}
\label{tab:nls_summary}
\end{threeparttable}
\end{table}

我将上面的代码保留为模板，只是为更大、更复杂的模型添加行和列。与 knitr 配对，这对我来说就像一个魅力。