Question

表data1有大约350k个观测值。我想估计下面的6个模型，并使用stargazer输出乳胶的结果。我应该指定y1是一个二进制变量，我正在处理100个公司。我担心我没有任何数据要发布。

这是我的代码。问题是每个估计都存储在RAM中，并且没有足够的内存来运行Stargazer。

我有两个问题？

有没有办法将'glm'对象存储在磁盘上，然后用stargazer回调它们？

stargazer是否需要整个'glm'对象来输出乳胶代码。

10＆lt; -glm（y1~x1 + log（x2）+ x3 + factor（x5）+ factor（firm），data = data1，family = binomial（link = logit），model = FALSE）

l1 <- glm(y1~ x1 + log(x2)+ x3+
            factor(x5)+  x4+factor(firms) ,data = data1,family=binomial(link=logit), model=FALSE)

l2 <- glm(y1~x1 +log(x2)+  x3+ 
            factor(x5)+x4+ factor(x6) + factor(firms), data=data1,family=binomial(link=logit)
          , model=FALSE)

l3 <- glm(y1~x1 +log(x2) + x3+
            factor(x5) + x4+factor(x6)   + x7+ factor(firms)
         ,data = data1,family=binomial(link=logit), model=FALSE)

l4 <- glm(y1~x1 + log(x2) + x3+ 
            factor(x5) +x4+ factor(x6)+ x7+installments + 
            factor(firms) ,data = data1,family=binomial(link=logit), model=FALSE)

l5 <- glm(y1~x1 + log(x2) + x3+ 
            factor(x5) +x4+ factor(x6)+ x7 +installments + x8+
            factor(firms) ,data = data1,family=binomial(link=logit), model=FALSE)


stargazer(l0,l1,l2,l3,l4,title="Regression Results with Fixed Effects",     align=TRUE,apply.coef=or
      ,out = "path.tex", covariate.labels=covlabel,omit="firms",
      omit.labels="Firms", omit.yes.no=c("Yes","No"))

Answer 1

根据stargazer manual，它不支持您在撰写本文时提到的软件包。至于其他选项，我首先尝试使用股票lm()运行分析。如果它不会导致与RAM相关的问题，您可以选择在估算速度和格式化表格的简易性之间进行。

您也可以选择与开发者联系，要求将bigglm和speedglm添加到功能愿望清单中。

Answer 2

遇到此问题时，我的方法是首先使用lmtest包将* lm对象转换为“coeftest”类。有关详细信息，请参阅我对相关问题here的回答。

没有足够的RAM以正常的方式运行观星者

2 个答案: