xtable в Sweave работает потрясающе, но имеет одну таблицу для каждой регрессии. Вы также можете подать его в кадр данных, так что я вручную rbind ing и paste вывод результатов в кадры данных, но это не кажется очень масштабируемым.
Есть ли более автоматизированное/надежное решение, которое работает как xtable, но на нескольких объектах lm? Все ли таблицы, которые я вижу в документах/книгах, созданных вручную? Есть ли лучшее решение для моего janky-кода, который генерирует кадр данных для подачи на xtable?
library(reshape2)
data <- data.frame(matrix(rnorm(50), 10, 5))
names(data) <- letters[1:5]
l.raw <- list()
l.raw[["a"]] <- lm(a ~ d + e, data=data)
l.raw[["b"]] <- lm(b ~ d + e, data=data)
l.raw[["c"]] <- lm(c ~ d + e, data=data)
form.table.from.lm <- function(l.raw) {
summ <- list()
for (i in names(l.raw)) {
temp <- coef(summary(l.raw[[i]]))
summ[[i]] <- data.frame(param=rownames(temp), test=i, temp)
}
df.res <- do.call("rbind", summ)
df.res <- transform(df.res, t.value = paste("(", signif(t.value), ")", sep=""), Estimate = signif(Estimate))
df.res.long <- melt(df.res, id.vars=c("test", "param"))
df.res.wide <- dcast(df.res.long, test + variable ~ param)
temp <- subset(df.res.wide, variable %in% c("Estimate", "t.value"))
df.res <- temp[, -2]
df.res[, 1] <- as.vector(rbind(names(l.raw), ""))
colnames(df.res)[1] <- "regressor"
return(df.res)
}
Что создает кадр данных:
regressor (Intercept) d e
1 a 0.393996 -0.666721 0.159508
2 (0.573926) (0.422125) (0.526446)
5 b 0.611077 0.0288942 -0.70033
6 (0.32696) (0.24048) (0.299911)
9 c -0.101033 -0.287821 0.14581
10 (0.203193) (0.149449) (0.186383)
Учитывая удивительные планы построения R, я чувствую, что google и rseek скрывают что-то от меня.
