lapply用许多因变量来估计，然后用Stargazer制表

Question

我试图：（1）估计只有因变量变化的多个模型（2）用Stargazer包列表结果

以下代码有效，但我必须为每个模型重复一行代码：

    library(stargazer)
    data(mtcars)

    reg1 <- lm(mpg ~ am + gear + carb, data=mtcars)
    reg2 <- lm(cyl ~ am + gear + carb, data=mtcars)
    reg3 <- lm(disp ~ am + gear + carb, data=mtcars)

    stargazer(reg1, reg2, reg3,
              title="Regression Results", type="text", 
              df=FALSE, digits=3)

您可以看到（修剪）输出具有因变量（mpg，cyl，disp）的正确标题：

Regression Results
==================================================
                         Dependent variable:      
                    ------------------------------
                       mpg       cyl       disp   
                       (1)       (2)       (3)    
--------------------------------------------------
am                   3.545*    -0.176    -40.223  
                     (1.897)   (0.615)   (48.081) 

如果我使用lapply和paste，它最终会改变stargazer中因变量的标题：

dependents <- c('mpg', 'cyl', 'disp')
outs <- lapply(dependents, function(x) {
  fit <- lm(paste(x,'~', 'am + gear + carb'), data=mtcars)})

stargazer(outs[[1]], outs[[2]], outs[[3]],
          title="Regression Results", type="text", 
          df=FALSE, digits=3)

给出输出，其中x是因变量的标题：

Regression Results
==================================================
                         Dependent variable:      
                    ------------------------------
                                  x               
                       (1)       (2)       (3)    
--------------------------------------------------
am                   3.545*    -0.176    -40.223  
                     (1.897)   (0.615)   (48.081) 

我有什么方法可以解决这个问题吗？谢谢。

Answer 1

如果在运行回归之前创建公式，它应该可以工作。我只是将公式创建和回归分开了。

dependents <- c('mpg', 'cyl', 'disp')
outs <- lapply(dependents, function(x) {
  formula <- as.formula(paste(x,'~', 'am + gear + carb'))
  fit <- lm(formula, data=mtcars)})

stargazer(outs[[1]], outs[[2]], outs[[3]],
      title="Regression Results", type="text", 
      df=FALSE, digits=3)