r语言 - 使用"texreg"显示AIC，BIC gof统计数据

Question

我正在使用texreg生成回归的输出表。我想将AIC，BIC和HQIC等统计数据作为拟合优度统计信息。

下面的可复制示例

library(texreg)
library(tidyverse)
mtcars
model1 <- lm(mpg ~ disp, data = mtcars)
model2 <- lm(mpg ~ disp + hp, data = mtcars)
screenreg(list(model1, model2))

给我这个：

=================================
Model 1    Model 2  
---------------------------------
(Intercept)  29.60 ***  30.74 ***
(1.23)     (1.33)   
disp         -0.04 ***  -0.03 ***
(0.00)     (0.01)   
hp                      -0.02    
(0.01)   
---------------------------------
R^2           0.72       0.75    
Adj. R^2      0.71       0.73    
Num. obs.    32         32       
RMSE          3.25       3.13    
=================================
*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05

这很好，但除了 R^2、RMSE 等之外，我还想要 AIC、BIC，如果可能的话，还喜欢 HQIC。

编辑：

在回答下面的评论时，答案确实不需要来自texreg，但我正在寻找一个答案，可以生成那种格式化的html表格，这些表格看起来可以提交给学术期刊，例如stargazer，texreg，sjPlot。

Answer 1

AIC和BIC基于最大化的对数似然。lm函数使用普通最小二乘法，而不是最大似然估计。因此，没有可能性，也没有AIC或BIC。但是，要获取 AIC 和 BIC，您可以使用glm函数和高斯链接函数估计模型，在这种情况下，默认情况下会获得 AIC 和 BIC：

library("texreg")
model1 <- glm(mpg ~ disp, data = mtcars, family = "gaussian")
model2 <- glm(mpg ~ disp + hp, data = mtcars, family = "gaussian")
screenreg(list(model1, model2))

结果：

======================================
Model 1     Model 2   
--------------------------------------
(Intercept)      29.60 ***   30.74 ***
(1.23)      (1.33)   
disp             -0.04 ***   -0.03 ***
(0.00)      (0.01)   
hp                           -0.02    
(0.01)   
--------------------------------------
AIC             170.21      168.62    
BIC             174.61      174.48    
Log Likelihood  -82.10      -80.31    
Deviance        317.16      283.49    
Num. obs.        32          32       
======================================
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05

您可以通过使用include.loglik = FALSE、include.deviance = FALSE等参数来摆脱 GOF 块中的对数可能性、偏差等screenreg。