R के समरी.एलएम ऑब्जेक्ट के लिए LaTeX आउटपुट - टेबल के बाहर सूचना प्रदर्शित करते समय [बंद]


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यह मुझे बुनियादी लग रहा था, लेकिन मैं एक समाधान ऑनलाइन खोजने के लिए प्रतीत नहीं कर सकता, इसलिए मैंने सोचा कि मैं क्या गायब हो सकता हूं।

मैं एक Sweave (.Rnw) दस्तावेज़ के अंदर एक lm सारांश ऑब्जेक्ट का आउटपुट शामिल करना चाहता हूं। मैं या तो सारांश को आउटपुट कर सकता हूं। जैसा कि है, या xtable / Hmisc संकुल का उपयोग (xtable या विलंबित कमांड के माध्यम से) कर सकते हैं। क्या xtable जैसा कुछ है जो सारांश जानकारी भी देता है जो तालिका के बाहर से उपलब्ध है? ( , एफ आँकड़े आदि ...?)R2


इसे क्यों बंद किया जाना चाहिए? इसके बजाय SO पर जाना चाहिए?
15:35

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मुझे लगता है कि यह यहां रह सकता है, सवाल सांख्यिकीविदों के लिए अधिक प्रासंगिक है, प्रोग्रामर की तुलना में।
mpiktas

इस मंच के वर्तमान मानकों के अनुसार, यह निश्चित रूप से ऑफ टॉपिक है।
अमीबा

जवाबों:


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पैकेज apsrtable को देखें । आप तब आउटपुट को घुमा सकते हैं जिस तरह से आप चाहते हैं, और एक के बजाय कई मॉडल को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकते हैं।


हाय एमपीकटास। जवाब देने के लिए धन्यवाद। मुझे कई तालिकाओं को दिखाने में कम दिलचस्पी है - और बस एक मॉडल का सारांश है, लेकिन यह "अच्छा" दिखाई देगा। मैं कोड खोल सकता हूं और कर सकता हूं, लेकिन मुझे आश्चर्य है कि यह पहले नहीं किया गया था ...
Tal Galili

1
@ मैं इस प्रतिक्रिया को +1 कर चुका हूं क्योंकि मुझे पूरा यकीन है कि जो आप चाहते हैं उसे हासिल करने का एक तरीका है, हालांकि मुझे पैकेज विकल्पों की गहराई से जांच करने में समय नहीं लगा (मैंने एक बार कई मॉडल प्रदर्शित करने के लिए इसका उपयोग किया था जैसा आपने कहा)।
शाम ४:३१

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मैंने कुछ समान उत्पादन करने के लिए कोड दिया और खेला। हालांकि सबसे सुंदर बात नहीं है। यदि कोई इसे सुधारने का मन करता है - तो मुझे आपके कोड का उपयोग करने में खुशी होगी।

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)
}

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एक संभावित समाधान स्वस्त है: साचा एप्सकैंप द्वारा स्विवे पैकेज में सांख्यिकीय परिणाम प्रिंट करें

उदाहरण

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)

( , )पी = 0.06T=26p=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)

( , )p < 0.001chi2(2)=30.07p<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)

( , )पी = 0.249F(1,18)=1.419p=0.249

swst(lm.D90)

( , )पी < 0.001F(2,18)=485.051p<0.001


0

व्यक्तिगत रूप से मुझे टेक्सग्रैज का आनंद मिलता है , जो बहुत अच्छा खेलता है booktabsऔर उच्च अनुकूलन योग्य भी है।

आप के लिए क्या चाहिए, तो नहीं है, लेकिन मुझे लगता है कि यह भी काम के इस प्रकार के लिए अच्छा पढ़ने है।

* ध्यान दें, मैं उस पैकेज को लिखने वाले फिलिप से कोई संबंध नहीं हूं। जबरदस्त हंसी।

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