Question

在多项逻辑回归中，使用一组协变量（x1，x2，... xn）来预测离散变量y的值，例如，可以取＆＃34;结果a＆的值＃34;，＆＃34;结果b＆＃34;和＆＃34;结果c＆＃34;。在R中，最适合多项logit的方法是使用 nnet 包下的multinom函数。

运行model <- multinom(outcome ~ x1 + x2 + x3, data=data)时， summary(model)总是会对每个结果进行估算：

Coefficients:
               (Intercept)          x1           x2             x3 
outcome b       0.7990265   -0.9426088    0.2295875    -0.01346151
outcome c       0.6516952   -1.0174237    0.3367977    -0.43912425

我的问题是：我们如何呈现预测＆＃34;结果b＆＃34;和＆＃34;结果c＆＃34; （假设＆＃34; a＆＃34;是基本类别）？

理想情况下，我想使用stargazer()并为outcome b提供一个系数表，为outcome c提供另一个表格，敬请任何建议！

Answer 1

将Coefficients表转换为数据框，然后删除/删除不需要的行？

如下例所示：

lmfit <- lm(mpg ~ wt + cyl, mtcars)
ab = summary(lmfit)
bc = ab$coefficients
bc = as.data.frame(bc)

wt = bc[c(-1, -3), ]
wt

在R中通过响应（nnet包）分离`multinom`估计

1 个答案: