Salida de látex para R ' objeto de summary.lm s - mientras se visualiza la información fuera de la tabla

Question

Esto me parece ser básica, pero parece que no puedo encontrar una solución en línea, así que me preguntaba lo que podría ser falta.

Deseo incluir la salida de un objeto Resumen lm dentro un Sweave (. Documento de RNW). Puedo o summary.lm como es la salida o usar el paquete xtable/Hmisc (a través de comandos xtable o látex). ¿Hay algo como xtable que también da la información resumida que se puede desde fuera de la mesa? ($R^2$, Estadística F etc....?)

Gracias.

Answer 1

Mire el paquete apsrtable. Usted puede modificar entonces la salida de la manera que desee y resume varios modelos en vez de uno.

Answer 2

Me dio para arriba y toqué con el código para producir algo similar. No es la cosa más bonita aunque. Si uno se siente como mejorarlo - yo sería feliz con su código.

print.summary.lm.xtable <- function (x, digits = max(3, getOption("digits") - 3), symbolic.cor = x$symbolic.cor, 
    signif.stars = getOption("show.signif.stars"), ...) 
{

if(!require(xtable)) stop("This function requires the package 'xtable' - please make sure you get it")


cat("\\begin{verbatim}")

    cat("\nCall:\n", paste(deparse(x$call), sep = "\n", collapse = "\n"), 
        "\n\n", sep = "")
    resid <- x$residuals
    df <- x$df
    rdf <- df[2L]
    cat(if (!is.null(x$w) && diff(range(x$w))) 
        "Weighted ", "Residuals:\n", sep = "")
    if (rdf > 5L) {
        nam <- c("Min", "1Q", "Median", "3Q", "Max")
        rq <- if (length(dim(resid)) == 2L) 
            structure(apply(t(resid), 1L, quantile), dimnames = list(nam, 
                dimnames(resid)[[2L]]))
        else {
            zz <- zapsmall(quantile(resid), digits + 1)
            structure(zz, names = nam)
        }
        print(rq, digits = digits, ...)
    }
    else if (rdf > 0L) {
        print(resid, digits = digits, ...)
    }
    else {
        cat("ALL", df[1L], "residuals are 0: no residual degrees of freedom!\n")
    }
#     if (length(x$aliased) == 0L) {
#         cat("\nNo Coefficients\n")
#     }
#     else {
#         if (nsingular <- df[3L] - df[1L]) 
#             cat("\nCoefficients: (", nsingular, " not defined because of singularities)\n", 
#                 sep = "")
#         else cat("\nCoefficients:\n")
#         coefs <- x$coefficients
#         if (!is.null(aliased <- x$aliased) && any(aliased)) {
#             cn <- names(aliased)
#             coefs <- matrix(NA, length(aliased), 4, dimnames = list(cn, 
#                 colnames(coefs)))
#             coefs[!aliased, ] <- x$coefficients
#         }
#         printCoefmat(coefs, digits = digits, signif.stars = signif.stars, 
#             na.print = "NA", ...)
#     }


cat("\\end{verbatim}")

print(xtable(x),   latex.environments = "left") # x is a summary of some lm object

cat("\\begin{verbatim}")
    cat("Residual standard error:", format(signif(x$sigma, 
        digits)), "on", rdf, "degrees of freedom\n")
    if (nzchar(mess <- naprint(x$na.action))) 
        cat("  (", mess, ")\n", sep = "")
    if (!is.null(x$fstatistic)) {
        cat("Multiple R-squared:", formatC(x$r.squared, digits = digits))
        cat(",\tAdjusted R-squared:", formatC(x$adj.r.squared, 
            digits = digits), "\nF-statistic:", formatC(x$fstatistic[1L], 
            digits = digits), "on", x$fstatistic[2L], "and", 
            x$fstatistic[3L], "DF,  p-value:", format.pval(pf(x$fstatistic[1L], 
                x$fstatistic[2L], x$fstatistic[3L], lower.tail = FALSE), 
                digits = digits), "\n")
    }
    correl <- x$correlation
    if (!is.null(correl)) {
        p <- NCOL(correl)
        if (p > 1L) {
            cat("\nCorrelation of Coefficients:\n")
            if (is.logical(symbolic.cor) && symbolic.cor) {
                print(symnum(correl, abbr.colnames = NULL))
            }
            else {
                correl <- format(round(correl, 2), nsmall = 2, 
                  digits = digits)
                correl[!lower.tri(correl)] <- ""
                print(correl[-1, -p, drop = FALSE], quote = FALSE)
            }
        }
    }
    cat("\n")
cat("\\end{verbatim}")
    invisible(x)
}

Answer 3

Una posible solución es swst: imprimir resultados estadísticos en Sweave paquete por Sacha Epskamp.

Ejemplos

library(swst)
x <- c(44.4, 45.9, 41.9, 53.3, 44.7, 44.1, 50.7, 45.2, 60.1)
y <- c( 2.6, 3.1, 2.5, 5.0, 3.6, 4.0, 5.2, 2.8, 3.8)
corTest <- cor.test(x, y, method = "kendall", alternative = "greater")
swst(corTest)

($T=26$, $p=0.06$)

# Chi-square test:
M <- as.table(rbind(c(762, 327, 468), c(484,239,477)))
dimnames(M) <- list(gender=c("M","F"),
party=c("Democrat","Independent", "Republican"))
chisqTest <- chisq.test(M)
swst(chisqTest)

($\\chi^2(2)=30.07$, $p<0.001$)

# Linear model:
## Annette Dobson (1990) "An Introduction to Generalized Linear Models".
## Page 9: Plant Weight Data.
ctl <- c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
trt <- c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl","Trt"))
weight <- c(ctl, trt)
lm.D9 <- lm(weight ~ group)
lm.D90 <- lm(weight ~ group - 1) # omitting intercept
swst(lm.D9)

($F( 1,18)=1.419$, $p=0.249$)

swst(lm.D90)

($F( 2,18)=485.051$, $p<0.001$)

Answer 4

Personalmente disfruto texreg, que juega con booktabs y es también altamente personalizable.

No es exactamente lo que buscas, pero creo que esta es buena lectura para este tipo de trabajo.

* Tenga en cuenta, no estoy relación con el Felipe que escribió ese paquete. Lol.