Question

当我在“stargazer”中为一个变量模型添加“ci.custom”的自定义置信区间时，R返回：“if中的错误（ncol（ci.custom [[i]]）！= 2）{ ：参数长度为零“。当我做同样的事情，但有几个自变量，一切都很完美。

（1）ologit模型： m <- polr(Risk_Taking_QNT ~ Wealth_log, data=F, Hess=T)

（2）置信区间： cim <- exp(confint(m))

我明白了：

2.5％97.5％

1.006 1.223

（3）制作输出表：

stargazer(m, ci.custom = list(cim), ci = T, ci.level = 0.95, ci.separator = ";", apply.coef=exp, t.auto=FALSE, p.auto=FALSE, type="text")

R返回：“if中的错误（ncol（ci.custom [[i]]）！= 2）{：参数长度为零”

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与2变量模型相同的步骤：

（1）m <- polr(Risk_Taking_QNT ~ Wealth_log + Experience, data=F, Hess=T)

（2）cim <- exp(confint(m))

我明白了：

2.5％97.5％

Wealth_log 0.8768112 1.081713

经验1.2705479 1.530633

（3）stargazer(m, ci.custom = list(cim), ci = T, ci.level = 0.95, ci.separator = ";", apply.coef=exp, t.auto=FALSE, p.auto=FALSE, type="text")

我得到一个具有正确系数和间隔的普通表。我尝试过不同的变量，结果总是一样的：只适用于2个以上的变量。

谢谢大家的帮助！

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以下是可重现的例子：

library(MASS)

library(stargazer)

数据

Y <- as.factor(c(3, 4, 4, 2, 1, 4, 3, 4, 3, 1))

X1 <- c(8.8, 6.2, 7.3, 7.3, 7.2, 6.4, 7.1, 5.5, 5.7, 7.2)

X2 <- c(7, 8, 9, 8, 8, 10, 9, 9, 7, 6)

带有1个变量的模型，我得到错误

m1 <- polr(Y ~ X1, Hess=T)

cim1 <- exp(confint(m1))

stargazer(m1, ci.custom = list(cim1), ci = T, ci.level = 0.95, ci.separator = ";", apply.coef=exp, t.auto=FALSE, p.auto=FALSE, type="text")

具有2个变量的模型可以正常工作

m2 <- polr(Y ~ X1 + X2, Hess=T)

cim2 <- exp(confint(m2))

stargazer(m2, ci.custom = list(cim2), ci = T, ci.level = 0.95, ci.separator = ";", apply.coef=exp, t.auto=FALSE, p.auto=FALSE, type="text")

Answer 1

问题在于MASS:::confint.polr，而不是stargazer。错误消息在这里非常具有描述性。

library(MASS);
library(stargazer);

Y <- as.factor(c(3, 4, 4, 2, 1, 4, 3, 4, 3, 1))
X1 <- c(8.8, 6.2, 7.3, 7.3, 7.2, 6.4, 7.1, 5.5, 5.7, 7.2)
X2 <- c(7, 8, 9, 8, 8, 10, 9, 9, 7, 6)

m1 <- polr(Y ~ X1, Hess=T)
m2 <- polr(Y ~ X1 + X2, Hess=T)

dim( confint(m1) )
# NULL
dim( confint(m2) )
#[1] 2 2

对于具有一个协变量的模型，尺寸不会在confint.polr中设置，但是stargazer需要2列（您可以看到这是有意义的，因为这相当于置信区间的上限和下限）。

使用方法lm

的confint.lm个对象中不存在此行为

m3 <- lm(mpg ~ 1, mtcars)
m4 <- lm(mpg ~ disp, mtcars) 
dim( confint(m3) )
#[1] 1 2
dim( confint(m4) )
[1] 2 2

因此，为了解决这个问题，您可以在confint.polr对象的polr对象上运行m1 <- polr(Y ~ X1, Hess = TRUE) cim1 <- exp(confint(m1)) dim(cim1) <- c(1, 2) stargazer(m1, ci.custom = list(cim1), ci = T, ci.level = 0.95, ci.separator = ";", apply.coef=exp, t.auto=FALSE, p.auto=FALSE, type="text") ======================================== Dependent variable: --------------------------- Y ---------------------------------------- X1 0.473 (0.104;1.537) ---------------------------------------- Observations 10 ======================================== Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01时手动设置尺寸。

MASS

有点痛苦，但它确实有效。

另外，仅供参考，这种行为发生在confint（MASS:::confint.polr，MASS:::confint.glm，MASS:::confint.nls）的所有from django.forms import ModelForm from django import forms from django.contrib.auth.models import Group, User class GroupAdminForm(ModelForm): class Meta: model = Group group_users = forms.ModelMultipleChoiceField(label=u'Usuários deste Grupo', queryset=User.objects.all()) def __init__(self, *args, **kwargs): super(GroupAdminForm, self).__init__(*args, **kwargs) users_id = list() # Avoid 'No exception supplied' try: users = self.instance.group.user_set.all() for u in users: users_id.append(u.id) if self.fields.has_key('group_users'): self.fields['group_users'].initial = users_id except Exception, e: pass def clean(self): group = self.cleaned_data['group'] group.save() if group.user_set.all(): group.user_set.clear() try: users = self.cleaned_data['group_users'] for user in users: group.user_set.add(user) except: return self.cleaned_data return self.cleaned_data方法上。

对于一个变量模型，在stargazer中使用ci.custom自定义置信区间

1 个答案: