使用texreg獲取lme4對象的標準錯誤

我一直在使用夢幻般的包texreg從lme4模型生成高質量的HTML表。不幸的是，默認情況下，texreg在lme4模型的係數下創建置信區間而不是標準誤差（請參閱JSS paper的第17頁）。使用texreg獲取lme4對象的標準錯誤

舉個例子：

library(lme4) 
library(texreg) 
screenreg(lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy))

產生

Computing profile confidence intervals ... 
Computing confidence intervals at a confidence level of 0.95. Use argument "method = 'boot'" for bootstrapped CIs. 

=============================================== 
           Model 1   
----------------------------------------------- 
(Intercept)      251.41 *  
           [237.68; 265.13] 
Days        10.47 *  
           [ 7.36; 13.58] 
----------------------------------------------- 
AIC       1755.63   
BIC       1774.79   
Log Likelihood     -871.81   
Deviance      1743.63   
Num. obs.      180    
Num. groups: Subject    18    
Variance: Subject.(Intercept) 612.09   
Variance: Subject.Days   35.07   
Variance: Residual    654.94   
=============================================== 
* 0 outside the confidence interval

而且我更願意看到這樣的內容：

Computing profile confidence intervals ... 
Computing confidence intervals at a confidence level of 0.95. Use argument "method = 'boot'" for bootstrapped CIs. 

=============================================== 
           Model 1   
----------------------------------------------- 
(Intercept)      251.41 *  
           (24.74) 
Days        10.47 *  
           (5.92) 
----------------------------------------------- 
[output truncated for clarity]

有沒有辦法爲忽略這個行爲？就我所知，使用ci.force = FALSE選項不起作用。

我喜歡用texreg，而不是one of the other packages，因爲texreg允許我將係數組合成有意義的組。

在此先感謝您的幫助！

（UPDATE：編輯成包括一個例子）

來源

2014-07-18 Jake Fisher

請考慮包括一個* small * [reproducible example]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible例如），所以我們可以更好地理解並更輕鬆地回答你的問題。 –

謝謝！我把一個。希望這有助於澄清。如果沒有，請讓我知道。再次感謝你的幫助！ –

使用naive=TRUE得到接近你想要什麼......

library(lme4); library(texreg) 
fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy) 
screenreg(fm1,naive=TRUE) 

## ========================================== 
##        Model 1  
## ------------------------------------------ 
## (Intercept)      251.41 *** 
##         (6.82) 
## Days        10.47 *** 
##         (1.55) 
## ------------------------------------------ 
## [etc.]

我不知道你在哪裏得到了24.94的值，從5.92 ...？

sqrt(diag(vcov(fm1))) 
## [1] 6.824556 1.545789 

cc <- confint(fm1,which="beta_") 
apply(cc,1,diff)/3.84 
## (Intercept)  Days 
## 7.14813  1.61908

基於縮放配置文件置信區間的隱含標準錯誤稍微寬一些，但沒有太大差異。

我不知道如何輕鬆做到這一點，就是根據配置文件置信區間獲取重要性測試/明星，同時仍然在表中找到標準錯誤。據?texreg的ci.test項，

配置項打印時，texreg打印單明星如果置信區間不包括零
社企時打印它打印的基於標準的星數關於p值的大小

來源

2014-07-19 14:38:01

這樣做，謝謝！我從「summary（fm1）」那裏得到了SEs，但是很明顯這給了我一些其他想法。使用天真= T選項的明星行爲是我想要的;我希望根據p值的大小，而不是根據CI是否包含0來計算恆星。 –

FWIW您從摘要中複製了隨機效應的標準偏差，而不是固定效應參數的標準誤差。 –

使用texreg獲取lme4對象的標準錯誤

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