第10回　推定結果のまとめ方

はじめに

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今回の目標

• いくつかの推定結果を一つの表にまとめる
• modelsummaryの読み込み・呼び出しをする
• 推定結果の解釈をできるようにする

modelsummary

• 回帰分析（lm関数）の結果をいちいちExcelなどでまとめるのは面倒
• modelsummaryはlm関数を使った回帰分析の結果をオブジェクトに格納したのち、
• そのオブジェクトを使って表を作成する
  

• まず、modelsummaryをpacmanを使って読み込み・呼び出しする
• 前のライブラリ名の後ろに「カンマ」を付けることを忘れずに

推定結果をオブジェクト格納

• オブジェクト名は自分でつける
• ただし、モデル（回帰分析）ごとにオブジェクト名（番号など）を変える

# 被説明変数yに"con_consump"
# 説明変数xに"con_income"

result1 <- lm(con_consump ~ con_income, data = df) # 回帰分析の結果をresultというオブジェクトに代入

summary(result1) # 結果が格納されたオブジェクトを表示

# 被説明変数yに"con_consump"
# 説明変数xに"con_income"と"dum_female"

result2 <- lm(con_consump ~ con_income + factor(dum_female), data = df) # 回帰分析の結果をresult2というオブジェクトに代入

summary(result2) # 結果が格納されたオブジェクトを表示

オブジェクトのリスト化

• 回帰分析を格納したオブジェクトをリスト化する
• リスト化のオブジェクト（今回はregs_tab）に空のリストを格納

regs_tab <- list()

• このリストに回帰分析を格納したオブジェクトを代入していく

# 回帰分析を格納したオブジェクトをリストに格納
# 代入ごとに名前を[["name"]]をつける

regs_tab[["(1)"]] <- result1
regs_tab[["(2)"]] <- result2

推定結果をまとめる

• 最後にこのリストをmodelsummaryを使って表化したものをオブジェクト（今回はregs_tab_r）に代入し、
• Colab上で表示できるように変換する

regs_tab_r <- msummary(regs_tab, output='gt', stars = TRUE, gof_omit = 'BIC|Log.Lik.')
gt:::as.tags.gt_tbl(regs_tab_r)

講義課題

• 中間レポート（第9回講義課題）で作成したColabファイルを使って、

• 期末レポートで使用する分析結果をmodelsummaryを使用して表化する

• Colabファイルを提出