r - 是否有自动显示 `stargazer` 表中回归 F 统计量的 p 值的方法？

Question

这似乎是一个基本问题，但似乎没有一种自动方法可以在 stargazer 线性回归表中显示 F 统计量的 p 值。我知道必须可以手动计算它(或从 summary(reg_out) 中获取它)并将其附加到表中，但是有没有一种自动的方法可以做到这一点？下面是一个工作示例:

library(stargazer)
iris_reg<-lm(Petal.Length~Sepal.Length+Sepal.Width, data=iris)
stargazer(iris_reg, header=FALSE, single.row=TRUE, type="text")

结果输出显示 F 统计量和自由度，但不显示 F 统计量的 p 值。

Answer 1

我还没有找到一个 stargazer 解决方案，但找到了一种将它集成到 stargazer 中的方法。

#create function to extract p-value from f-stat source: https://gettinggeneticsdone.blogspot.com/2011/01/rstats-function-for-extracting-f-test-p.html 
#and extended by format.pval() to have the typical pvalue display e.g., <0.001

lmp <- function (modelobject) {
  if (class(modelobject) != "lm") stop("Not an object of class 'lm' ")
  f <- summary(modelobject)$fstatistic
  p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower.tail=F)
  attributes(p) <- NULL
  return(format.pval(p, eps = .001, digits = 3))
}

想法是使用 omit.stat=c("f") 从 stargazer 中删除 F-statistc，然后使用 add.lines() 手动添加它。注意 add.lines() 默认添加在统计 block 之前。您可以使用 table.layout 更改顺序，请参阅 https://rdrr.io/cran/stargazer/man/stargazer_table_layout_characters.html

iris_reg<-lm(Petal.Length~Sepal.Length+Sepal.Width, data=iris)
summary(iris_reg)

stargazer(iris_reg, 
          header=FALSE, 
          single.row=TRUE, 
          type="text", 
          add.lines=list(c("F Statistic (p-value)",lmp(iris_reg))), 
          omit.stat = c("f"),#add this to only have one F-statistic
          table.layout = "=ldc-tsa-n") # add F-statistic after statistic block

=================================================
                          Dependent variable:    
                      ---------------------------
                             Petal.Length        
-------------------------------------------------
Sepal.Length               1.776*** (0.064)      
Sepal.Width                -1.339*** (0.122)     
Constant                   -2.525*** (0.563)     
Observations                      150            
R2                               0.868           
Adjusted R2                      0.866           
Residual Std. Error        0.646 (df = 147)      
F Statistic (p-value)           <0.001           
-------------------------------------------------
Note:                 *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

如果您想在同一个观星者中使用多个模型，请使用 lapply，如 JWilliman 的答案所示 https://stackoverflow.com/a/64745465/11311931

iris_reg2<-list(
  lm(Petal.Length~Sepal.Length+Sepal.Width, data=iris),
  lm(Petal.Length~Sepal.Length+Sepal.Width+factor(Species), data=iris)
)

stargazer(iris_reg2, 
          header=FALSE, 
          single.row=TRUE, 
          type="text", 
          add.lines=list(c("F Statistic (p-value)",unlist(lapply(iris_reg2,lmp)))), #lapply creates a list by default
          omit.stat = c("f"),#add this to only have one F-statistic
          table.layout = "=ldc-tsa-n") # add F-statistic after statistic block

=============================================================
                                  Dependent variable:        
                          -----------------------------------
                                     Petal.Length            
-------------------------------------------------------------
Sepal.Length              1.776*** (0.064)  0.646*** (0.054) 
Sepal.Width               -1.339*** (0.122)  -0.041 (0.081)  
factor(Species)versicolor                   2.170*** (0.107) 
factor(Species)virginica                    3.049*** (0.123) 
Constant                  -2.525*** (0.563) -1.634*** (0.268)
Observations                     150               150       
R2                              0.868             0.975      
Adjusted R2                     0.866             0.974      
Residual Std. Error       0.646 (df = 147)  0.283 (df = 145) 
F Statistic (p-value)          <0.001            <0.001      
-------------------------------------------------------------
Note:                             *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01