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1.sink() 示例: sink("a.txt") x<-rnorm(100,0,1) mean(x) sink() 注:此处输出为mean(x)。 2.stargazer() library(stargazer) #导入数据 mydata <- read.csv("intro_auto.csv") attach(mydata) Y <- cbind(mpg) X1 <- cbind(weight) X2 <- cbind(weight,price,foreign) #生成描述统计表格 stargazer(mydata, type = "text") #简单的OLS回归,获得估计结果fit1和fit2 fit1 <- lm(Y~weight) fit2 <- lm(Y~weight+price+foreign) #生成估计结果表格 stargazer(fit1, fit2, title = "results", align = F, type = "text", no.space = TRUE, out = "fit.html") #需要注意的是,此命令中,在consol中生成的表格是text格式的,而导出的表格是html格式的(stargazer不能直接生成word文件),再用word打开fit.html文件就可以 3.xlsReadWrite包中的write.xls函数 4.R2wd包 1.sink() 示例: sink("a.txt") x<-rnorm(100,0,1) mean(x) sink() 注:此处输出为mean(x)。 2.stargazer() library(stargazer) #导入数据 mydata <- read.csv("intro_auto.csv") attach(mydata) Y <- cbind(mpg) X1 <- cbind(weight) X2 <- cbind(weight,price,foreign) #生成描述统计表格 stargazer(mydata, type = "text") #简单的OLS回归,获得估计结果fit1和fit2 fit1 <- lm(Y~weight) fit2 <- lm(Y~weight+price+foreign) #生成估计结果表格 stargazer(fit1, fit2, title = "results", align = F, type = "text", no.space = TRUE, out = "fit.html") #需要注意的是,此命令中,在consol中生成的表格是text格式的,而导出的表格是html格式的(stargazer不能直接生成word文件),再用word打开fit.html文件就可以 3.xlsReadWrite包中的write.xls函数 4.R2wd包 |
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