スタジアージャを使用してロジスティック回帰オブジェクトにLaTeXテーブルを作成する場合、標準的な動作は各モデルのロジット値を出力することです。代わりにexp（logit）を得ることは可能ですか？つまり、代わりにオッズ比を得ることができますか？stargazer（）のログの代わりにオッズ比LaTeXの出力
スタガジャーのドキュメントでは、次のように "Coef" - 引数が記載されていますが、これがexp（ログ）を有効にできるかどうかはわかりません。
Coef：各モデルのデフォルト値 を置き換える数値ベクトルのリスト。要素名は、それぞれの共変量に対する係数を と一致させるために使用されるため、 の共変量名と一致する必要があります。 NULLベクトルは、与えられたモデルでは、係数のデフォルトセットが使用されるべきであることを示します。対照的に、NAベクトル は、モデルの係数のすべてを空白のままにする必要があることを意味します。
2014年の共生のコメントによると、最新のバージョンの 'stargazer'には、 'coef' '' 'se' '' 't' '' '' p ' 'と' 'ci' 'を使用して、これらの統計を直接変換することができます。あなたが直接使用することができます意味
apply.coef a function that will be applied to the coefficients.
apply.se a function that will be applied to the standard errors.
apply.t a function that will be applied to the test statistics.
apply.p a function that will be applied to the p-values.
apply.ci a function that will be applied to the lower and upper bounds of the confidence intervals.
...
stargazer(model,
apply.coef = exp,
apply.se = exp)
編集：私は単にCIを累乗することが気づいているがは、あなたが期待するものを与えるものではありません。
編集：hereの方法を使用して正しいCIを取得できます。
stargazerは、多くのもの、従属変数ラベル、共変量ラベルなどを置き換えることができます。変数ラベルのベクトルを指定する必要がある変数を代入するには、デフォルトでRの変数名の代わりに発行可能な行名を使用するようにします。
オッズ比を得るには、オッズ比のベクトルをstargazerに入力する必要があります。あなたはそのベクターをどのように入手しますか？非常に簡単に、実際に。そして、あなたのコードは、のは、あなたのモデルがmodelと呼ばれているとしましょう：
coef.vector <- exp(model$coef)
stargazer(model,coef=list(coef.vector))
あなたのテーブル内の複数のモデルを持っている場合は、そのリストには、例えば、拡大すべきですcoef=list(coef.vector1,coef.vector2,...)であり、リスト内のすべてのベクトルは上記と同様の累乗から導かれる。
大変良いですが、これは係数には問題ありませんが、正しい標準誤差とコン。 – MYaseen208
正しい標準エラーを取得するには、 apply.se 引数を使用して、すべての標準エラーを累乗するように指定できます。同様に、 apply.ci 信頼区間については – symbiotic
したがって、（非ログ）オッズ比を表示したいが、基礎となる線形モデルに基づいてテスト統計を保持したいという問題があります。デフォルトでは、apply.coef = expのような「適用」メソッドのいずれかを使用すると、stargazerはt統計値とp値を再計算します。私たちはそれを望んでいません。また、標準エラーはログベースで表示されますが、単にそれらを累乗することはできません。私の好ましい方法は次のとおりです。
コード内：
を使用することができます。オッズ比の標準誤差はs.eの指数ではありません。 coeffの。むしろ、se（OR）= exp（coeff）* se（coeff）です。参照のために、例えば参照。 http://www.stata.com/statalist/archive/2005-09/msg00829.html – dzeltzer