我想用Python生成用于出版物的高质量统计表。在
在Stata中,可以使用社区贡献的命令家族estout
:
sysuse auto, clear
regress mpg weight
estimates store A
regress mpg weight price
estimates store B
regress mpg weight price length
estimates store C
regress mpg weight price length displacement
estimates store D
esttab A B C D, se r2 nonumber mtitle("Model 1" "Model 2" "Model 3" "Model 4")
----------------------------------------------------------------------------
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
----------------------------------------------------------------------------
weight -0.00601*** -0.00582*** -0.00304 -0.00354
(0.000518) (0.000618) (0.00177) (0.00212)
price -0.0000935 -0.000173 -0.000174
(0.000163) (0.000168) (0.000169)
length -0.0966 -0.0947
(0.0577) (0.0582)
displacement 0.00433
(0.00983)
_cons 39.44*** 39.44*** 49.68*** 50.02***
(1.614) (1.622) (6.329) (6.410)
----------------------------------------------------------------------------
N 74 74 74 74
R-sq 0.652 0.653 0.666 0.667
----------------------------------------------------------------------------
Standard errors in parentheses
* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
如何在Python中运行多元回归并将信息汇总到一些漂亮的表中?在
我还想将这些导出到Excel中。在
您可以从
statsmodels
使用summary_col()
函数:上面的代码片段将生成以下代码:
^{pr2}$然后您只需导出:
相关问题 更多 >
编程相关推荐