Умножить коэффициенты со стандартным отклонением

Question

В R, то stargazer пакет дает возможность применять функции коэффициентов, стандартные ошибки и т.д.:

dat <- read.dta("http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/dae/nb_data.dta") 
dat <- within(dat, { 
    prog <- factor(prog, levels = 1:3, labels = c("General", "Academic", "Vocational")) 
    id <- factor(id) 
}) 
m1 <- glm.nb(daysabs ~ math + prog, data = dat) 
transform_coef <- function(x) (exp(x) - 1) 
stargazer(m1, apply.coef=transform_coef) 

Как я могу применить функцию, где фактор, с которым я многократно зависит на переменную, как стандартное отклонение этой переменной?

Answer 1

Это не совсем то, на что вы надеялись, но вы можете преобразовать коэффициенты и дать stargazer пользовательский коэффициент list. Например, если вы хотели бы сообщить, что раз коэффициент стандартного отклонения каждой переменной, следующее расширение вашего примера может работать:

library(foreign) 
library(stargazer) 
library(MASS) 

dat <- read.dta("http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/dae/nb_data.dta") 
dat <- within(dat, { 
    prog <- factor(prog, levels = 1:3, labels = c("General", "Academic", "Vocational")) 
    id <- factor(id) 
}) 
m1 <- glm.nb(daysabs ~ math + prog, data = dat) 

# Store coefficients (and other coefficient stats) 
s1 <- summary(m1)$coefficients 

# Calculate standard deviations (using zero for the constant) 
math.sd <- sd(dat$math) 
acad.sd <- sd(as.numeric(dat$prog == "Academic")) 
voc.sd <- sd(as.numeric(dat$prog == "Vocational")) 
int.sd <- 0 

# Append standard deviations to stored coefficients 
StdDev <- c(int.sd, math.sd, acad.sd, voc.sd) 
s1  <- cbind(s1, StdDev) 

# Store custom list 
new.coef <- s1[ , "Estimate"] * s1[ , "StdDev"] 

# Output 
stargazer(m1, coef = list(new.coef)) 

Вы можете рассмотреть несколько вопросов вне вашего первоначального вопроса о выводе коэффициенты в stargazer. Должны ли вы сообщать о перехвате при умножении стандартного отклонения? Будут ли ваши стандартные ошибки и выводы одинаковыми с этим преобразованием?