我当前的数据集如下所示:

wage <- rnorm(10000)

educ <- rnorm(10000)

age <- rnorm(10000)

tce<- rnorm(10000)

work <- rbinom(n=10000,size=1,prob=0.05)

manu <- rbinom(n=10000,size=1,prob=0.05)

id <- rnorm(10000)

df <- data.frame(wage, educ, age, tce, work, manu, id)

wageworkmanu是因变量,其余变量是自变量.

目前,我正在重复语法,但只是更改结果变量:

library(fixest)

model1 <- feols(work ~ educ + age + tce | id, data = df)

model2 <- feols(manu ~ educ + age + tce | id, data = df)

model2 <- feols(wage~ educ + age + tce | id, data = df)

有没有一种方法可以使用for循环来运行这种回归?

此外,在运行回归后,我还想绘制回归系数:

library(modelsummary)

modelplot(
 list(model1, model2, model3)
 )

然而,由于for循环不会创建新对象,我如何绘制系数?

非常感谢.

推荐答案

我无法用提供的代码复制您的示例.无论如何,你可以使用这样的循环:

variable <- c("work", "manu", "wage")
datalist <- list()

for(i in variable) {
  formula <- as.formula(paste(i, " ~ educ + age + tce | id"))
  model <- feols(formula, data = df)
  datalist[[i]] <- model
}

每个条件的模型将保存在一个列表中,您可以将其作为对象访问或提取.

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