Stargazer：标准错误和置信区间的自定义参数覆盖首先报告的内容

问题描述

大家好：这与 this other question I asked here 非常相关，因此对此的回应可能会使它过时，但我还是想我会标记它。

如果我想使用 stargazer 在单个表中报告标准误差和置信区间，我不能在模型的单个列中这样做，如 {{3} }.将它们放入单个表的解决方法是两次“报告”模型。例如下面的代码：

set.seed(04152020)
x <- rnorm(100)
y <- 2*x + rnorm(100)
m1 <- lm(y~x)

library(stargazer)
stargazer(list(m1,m1),ci = c(FALSE,TRUE),type = "text")

产生：

==========================================================
                                  Dependent variable:     
                              ----------------------------
                                           y              
                                  (1)           (2)       
----------------------------------------------------------
x                              1.981***       1.981***    
                                (0.110)    (1.766,2.196) 
                                                          
Constant                       -0.218**       -0.218**    
                                (0.104)   (-0.421,-0.014)
                                                          
----------------------------------------------------------
Observations                      100           100       
R2                               0.769         0.769      
Adjusted R2                      0.766         0.766      
Residual Std. Error (df = 98)    1.032         1.032      
F Statistic (df = 1; 98)      325.893***     325.893***   
==========================================================
Note:                          *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

现在我想这很好......但是（这是我问题的核心）：如果我尝试提供自定义置信区间，例如，执行稳健的标准错误，此选项会覆盖选择什么统计量在每一列中报告，使早期的解决方法过时。这个例子说明了我的意思：

library(lmtest)
library(sandwich)
stargazer(list(m1,ci.custom = list(coefci(m1,vcov = vcovHC(m1,type = "HC2")),coefci(m1,type = "HC2"))),type = "text")

理论上应该报告第一列的标准误差和第二列的自定义置信区间，如 ci = c(FALSE,TRUE) 所反映的那样。相反，它为两列生成置信区间：

===============================================================
                                     Dependent variable:       
                              ---------------------------------
                                              y                
                                    (1)              (2)       
---------------------------------------------------------------
x                                 1.981***         1.981***    
                               (1.756,2.206)   (1.756,2.206) 
                                                               
Constant                          -0.218**         -0.218**    
                              (-0.425,-0.010) (-0.425,-0.010)
                                                               
---------------------------------------------------------------
Observations                        100              100       
R2                                 0.769            0.769      
Adjusted R2                        0.766            0.766      
Residual Std. Error (df = 98)      1.032            1.032      
F Statistic (df = 1; 98)         325.893***       325.893***   
===============================================================
Note:                               *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

现在，您可能会想——这可能是因为我也为第一个模型提供了自定义置信区间。这种直觉是正确的，但是如果我尝试将其删除或不提供任何内容，则会出现错误。例如：

stargazer(list(m1,ci.custom = list(NULL,type = "text")

产生以下错误：

Error in array(x,c(length(x),1L),if (!is.null(names(x))) list(names(x),: 
  'data' must be of a vector type,was 'NULL'

以及以下内容：

stargazer(list(m1,ci.custom = list(NA,type = "text")

产生一个新错误：

Error in if (ncol(ci.custom[[i]]) != 2) { : argument is of length zero

我什至尝试使用自定义标准错误选项 se...

stargazer(list(m1,se = list(sqrt(diag(vcovHC(m1,apply(round(coefci(m1,type = "HC2"))[,1:2],3),1,paste,collapse = ",")),type = "text")

% Error: Argument 'se' must be NULL (default),or a list of numeric vectors.

所有这些错误都有道理，但对我没有帮助。

解决方法

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