複数の線形モデルのStargazer変数見出し

Question

私は同じ従属変数（Y）と表に要約する必要のあるさまざまな説明変数を持つ複数の線形モデルを持っています。しかし、失業者は、説明変数の各グループの見出しに同じYを追加して、テーブルを不必要に広くする。とにかくこれを防ぐことができますか？

# control dummies 
jan <- a$january 
mon <- a$monday 




y1 <- a$1 
y2 <- a$2 
y3 <- a$3 

x1 <- a$4 
x2 <- a$5 
x3 <- a$6 
m11 <- lm(y1~x1+jan+mon) 
m21 <- lm(y2~x1+jan+mon) 
m21 <- lm(y3~x1+jan+mon) 
m12 .... .... m33 

私の現在の推測では、それは私がLMモデルと説明変数のいくつかは以下の観測を持っているという事実にデータ=を指定していないという事実によるということです。あなたは単にあなたがここスターゲイザーから見ている出力を貼り付けることができれば

Answer 1

まず第一に、それは非常に役立つだろう - そう、私たちは単にy3が同じではない、あなたが直面している問題（例えば、y1、y2を理解しないかもしれませんそして、それゆえ、スターゲイザーは明らかに同じであるとして、それらを認識しない）問題の私の理解に基づいて

初期の答え：同じ従属変数を有し、互いにスターゲイザーの隣にあるモデルの場合 ます自動的にグループ見出しを2回報告しない：

これはスターゲイザーは、三つの追加を提供していますいずれかの特定の理由で動作しない場合

stargazer(model1, model2, model1, type = "text") 

================================================================================ 
              Dependent variable:     
           -------------------------------------------------- 
           daily_invcount2 daily_invcount3 daily_invcount2 
            negative   negative   negative  
            binomial   binomial   binomial  
            (1)    (2)    (3)  
-------------------------------------------------------------------------------- 

お互いに隣接していない同じDVで互いに

stargazer(model1, model1, model2, type = "text") 

================================================================================ 
              Dependent variable:     
           -------------------------------------------------- 
             daily_invcount2   daily_invcount3 
              negative     negative  
              binomial     binomial  
            (1)    (2)    (3)  
-------------------------------------------------------------------------------- 

モデルの隣にある同じDVとの

モデルオプション：DVは、すべてのモデルで同じである場合

• あなたはdep.var.labels.include = FALSEでDEP VARラベルをオフにしてSOMETに包括的なキャプションを変更することができますDVが異なっているが、密接に接続されている場合は興などのdep.var.caption = "Dependent variable: DV 1"
• あなたはまた、上記のような包括的なDEPのvarキャプションを編集し、最後に、あなたがDEP VARラベルをオフにすることができdep.var.labels = c("option a", "option b")

• でDEP VARラベルを上書きする可能性があり、モデルをカスタムグループに分割し、手動で定義した列ラベルを追加する（値は例示的です）column.separate = c(2, 1), column.labels = c("option a", "option b")

  問題を完全に理解したらすぐにこの回答を更新します。