Salida de LaTeX para el objeto summary.lm de R - mientras se muestra la información fuera de la tabla [cerrado]

Esto me pareció básico, pero parece que no puedo encontrar una solución en línea, así que me preguntaba qué podría estar perdiendo.

Deseo incluir la salida de un objeto de resumen lm dentro de un documento Sweave (.Rnw). Puedo generar el summary.lm como está o usar los paquetes xtable / Hmisc (a través de los comandos xtable o latex). ¿Hay algo como xtable que también proporcione la información de resumen que está disponible desde fuera de la tabla? ( , F estadísticas, etc ...?)$R^2$

Mira el paquete aplicable . Puede ajustar la salida de la manera que desee y resumir varios modelos en lugar de uno.

Me rendí y jugué con el código para producir algo similar. Sin embargo, no es lo más bonito. Si alguien tiene ganas de mejorarlo, me encantaría usar su código.

print.summary.lm.xtable <- function (x, digits = max(3, getOption("digits") - 3), symbolic.cor = x$symbolic.cor, 
    signif.stars = getOption("show.signif.stars"), ...) 
{

if(!require(xtable)) stop("This function requires the package 'xtable' - please make sure you get it")


cat("\\begin{verbatim}")

    cat("\nCall:\n", paste(deparse(x$call), sep = "\n", collapse = "\n"), 
        "\n\n", sep = "")
    resid <- x$residuals
    df <- x$df
    rdf <- df[2L]
    cat(if (!is.null(x$w) && diff(range(x$w))) 
        "Weighted ", "Residuals:\n", sep = "")
    if (rdf > 5L) {
        nam <- c("Min", "1Q", "Median", "3Q", "Max")
        rq <- if (length(dim(resid)) == 2L) 
            structure(apply(t(resid), 1L, quantile), dimnames = list(nam, 
                dimnames(resid)[[2L]]))
        else {
            zz <- zapsmall(quantile(resid), digits + 1)
            structure(zz, names = nam)
        }
        print(rq, digits = digits, ...)
    }
    else if (rdf > 0L) {
        print(resid, digits = digits, ...)
    }
    else {
        cat("ALL", df[1L], "residuals are 0: no residual degrees of freedom!\n")
    }
#     if (length(x$aliased) == 0L) {
#         cat("\nNo Coefficients\n")
#     }
#     else {
#         if (nsingular <- df[3L] - df[1L]) 
#             cat("\nCoefficients: (", nsingular, " not defined because of singularities)\n", 
#                 sep = "")
#         else cat("\nCoefficients:\n")
#         coefs <- x$coefficients
#         if (!is.null(aliased <- x$aliased) && any(aliased)) {
#             cn <- names(aliased)
#             coefs <- matrix(NA, length(aliased), 4, dimnames = list(cn, 
#                 colnames(coefs)))
#             coefs[!aliased, ] <- x$coefficients
#         }
#         printCoefmat(coefs, digits = digits, signif.stars = signif.stars, 
#             na.print = "NA", ...)
#     }


cat("\\end{verbatim}")

print(xtable(x),   latex.environments = "left") # x is a summary of some lm object

cat("\\begin{verbatim}")
    cat("Residual standard error:", format(signif(x$sigma, 
        digits)), "on", rdf, "degrees of freedom\n")
    if (nzchar(mess <- naprint(x$na.action))) 
        cat("  (", mess, ")\n", sep = "")
    if (!is.null(x$fstatistic)) {
        cat("Multiple R-squared:", formatC(x$r.squared, digits = digits))
        cat(",\tAdjusted R-squared:", formatC(x$adj.r.squared, 
            digits = digits), "\nF-statistic:", formatC(x$fstatistic[1L], 
            digits = digits), "on", x$fstatistic[2L], "and", 
            x$fstatistic[3L], "DF,  p-value:", format.pval(pf(x$fstatistic[1L], 
                x$fstatistic[2L], x$fstatistic[3L], lower.tail = FALSE), 
                digits = digits), "\n")
    }
    correl <- x$correlation
    if (!is.null(correl)) {
        p <- NCOL(correl)
        if (p > 1L) {
            cat("\nCorrelation of Coefficients:\n")
            if (is.logical(symbolic.cor) && symbolic.cor) {
                print(symnum(correl, abbr.colnames = NULL))
            }
            else {
                correl <- format(round(correl, 2), nsmall = 2, 
                  digits = digits)
                correl[!lower.tri(correl)] <- ""
                print(correl[-1, -p, drop = FALSE], quote = FALSE)
            }
        }
    }
    cat("\n")
cat("\\end{verbatim}")
    invisible(x)
}

Una posible solución es swst: imprimir resultados estadísticos en el paquete Sweave de Sacha Epskamp .

Ejemplos

library(swst)
x <- c(44.4, 45.9, 41.9, 53.3, 44.7, 44.1, 50.7, 45.2, 60.1)
y <- c( 2.6, 3.1, 2.5, 5.0, 3.6, 4.0, 5.2, 2.8, 3.8)
corTest <- cor.test(x, y, method = "kendall", alternative = "greater")
swst(corTest)

( , )p = $T=26$$p=0.06$

# Chi-square test:
M <- as.table(rbind(c(762, 327, 468), c(484,239,477)))
dimnames(M) <- list(gender=c("M","F"),
party=c("Democrat","Independent", "Republican"))
chisqTest <- chisq.test(M)
swst(chisqTest)

( , )p < $\\\\chi^2(2)=30.07$$p<0.001$

# Linear model:
## Annette Dobson (1990) "An Introduction to Generalized Linear Models".
## Page 9: Plant Weight Data.
ctl <- c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
trt <- c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl","Trt"))
weight <- c(ctl, trt)
lm.D9 <- lm(weight ~ group)
lm.D90 <- lm(weight ~ group - 1) # omitting intercept
swst(lm.D9)

( , )p = $F( 1,18)=1.419$$p=0.249$

swst(lm.D90)

( , )p < $F( 2,18)=485.051$$p<0.001$

Personalmente disfruto de texreg , que juega muy bien booktabsy también es altamente personalizable.

No es exactamente lo que estás buscando, pero creo que esta también es una buena lectura para este tipo de trabajo.

* Nota, no estoy relacionado con el Philip que escribió ese paquete. Jajaja