Modelsummary：来自 add_rows 的估计和额外行的不同格式

Question

这个问题在本质上与类似，但涉及使用（优秀的）modelsummary 包的 add_rows 函数创建的“附加行”的格式。据我所知，这些不能以类似的方式格式化（但希望我没有遗漏一些基本的东西！）。这是一个简单的可重现示例。

set.seed(03222022)
N <- 10^4
x <- rnorm(N)
y <- 0.000002*x + rnorm(N)

modelsummary(lm(y ~ x),
             fmt = 5,
             add_rows = tibble("term" = "Number of clusters",
                               "value" = 1000),
             output = "markdown")

生产：

|                   |  Model 1   |
|:------------------|:----------:|
|(Intercept)        |  0.00062   |
|                   | (0.01005)  |
|x                  |  -0.00885  |
|                   | (0.01007)  |
|Num.Obs.           |   10000    |
|R2                 |   0.000    |
|R2 Adj.            |   0.000    |
|AIC                |  28491.0   |
|BIC                |  28512.6   |
|Log.Lik.           | -14242.496 |
|F                  |   0.772    |
|Number of clusters | 1000.00000 |

当然，我可以将 1000 括在引号中并将其打印为字符作为快速修复（更一般地说，在我的实际案例中将这些值打印为字符 --- 我正在添加一个无法识别的拟合优度手动统计）。例如，我正在做类似的事情来避免这个问题：

clusters <- sample(1:1000, N, replace = TRUE)
z <- rnorm(N)
df <- cbind.data.frame(y, x, z, clusters)

m1 <- lm_robust(y ~ x,
          clusters = clusters,
          data = df)

m2 <- lm_robust(y ~ z,
                clusters = clusters,
                data = df)

models <- list(m1, m2)

modelsummary(models,
             fmt = 5,
             add_rows = as_tibble(t(
               as.character(sapply(models, function(x) x$nclusters)))) %>%
               add_column(term = "Number of clusters") %>%
               relocate(term),
             output = "markdown")

但我想知道是否有更好的方法来做到这一点？我真的很喜欢它与 gof_map 一起使用的方式，我可以在其中添加格式设置功能，如下所示："fmt" = function(x) format(round(x, 2), big.mark=",").

在此先感谢您的帮助！

Answer 1

目前，fmt参数仅适用于估计和统计数据，gof_map参数仅适用于goodness-of-fit由modelsummary自动提取的统计数据。

你的想法很有意思，我也试着想过用什么样的user-interface来实现。然而，我提出的所有想法都没有我在下面粘贴的超简单基础 R 代码优雅。

如果您对 user-interface 有更好的想法，请随时 propose it on Github.

library(modelsummary)
library(estimatr)

set.seed(03222022)
N <- 10^4
x <- rnorm(N)
y <- 0.000002*x + rnorm(N)

clusters <- sample(1:1000, N, replace = TRUE)
z <- rnorm(N)
df <- cbind.data.frame(y, x, z, clusters)

models <- list(
    lm_robust(y ~ x, clusters = clusters, data = df),
    lm_robust(y ~ z, clusters = clusters, data = df))

f <- function(x) format(x$nclusters, big.mark = ",")
ar <- data.frame("Number of Clusters", lapply(models, f))
modelsummary(models,
             add_rows = ar,
             output = "markdown")

	Model 1	Model 2
(Intercept)	0.001	0.000
	(0.010)	(0.010)
x	-0.009
	(0.010)
z		0.016
		(0.010)
Num.Obs.	10000	10000
R2	0.000	0.000
R2 Adj.	0.000	0.000
Std.Errors	by: clusters	by: clusters
Number of Clusters	1,000	1,000

有两个统计数据：

f <- function(x) c(format(x$nclusters, big.mark = ","), "other stuff")
ar <- data.frame(c("Number of Clusters", "Junk"), lapply(models, f))
modelsummary(models,
             add_rows = ar,
             output = "markdown")

	Model 1	Model 2
(Intercept)	0.001	0.000
	(0.010)	(0.010)
x	-0.009
	(0.010)
z		0.016
		(0.010)
Num.Obs.	10000	10000
R2	0.000	0.000
R2 Adj.	0.000	0.000
Std.Errors	by: clusters	by: clusters
Number of Clusters	1,000	1,000
Junk	other stuff	other stuff

Modelsummary：来自 add_rows 的估计和额外行的不同格式

Modelsummary: Different formats for estimates and extra rows from add_rows

r

modelsummary

有两个统计数据：