首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R stargazer函数生成的表未对齐,因为存在dcolumn

R中的stargazer函数是一个用于生成漂亮的统计结果表格的工具。它可以将多个模型的结果整合到一个表格中,并自动添加统计指标和格式化输出。然而,有时候使用stargazer生成的表格可能出现未对齐的问题,其中一个常见的原因是因为存在dcolumn。

dcolumn是一个R包,用于在表格中对齐数字。它提供了一种在小数点处对齐数字的方法,以确保表格的整齐和可读性。然而,当使用stargazer函数生成表格时,如果同时加载了dcolumn包,可能会导致表格未对齐的问题。

解决这个问题的方法是在使用stargazer函数之前,先将dcolumn包从R环境中移除。可以使用以下代码完成这个操作:

代码语言:txt
复制
if ("dcolumn" %in% installed.packages()) {
  detach("package:dcolumn", unload=TRUE)
}

这样,当使用stargazer函数生成表格时,就不会受到dcolumn包的影响,表格将能够正确对齐。

需要注意的是,这个解决方法仅适用于存在dcolumn包导致的未对齐问题。如果表格未对齐的原因是其他因素引起的,可能需要进一步调查和处理。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

stargazer包——线性回归结果输出到文档中

1. stargazer 简介 stargazer 包中只有 stargazer()函数,其主要优势在于支持模型数量多、易于使用以及表格清楚美观。...stargazer() 函数为格式良好回归创建 LATEX 代码、HTML 代码和 ASCII 文本,其中包括多个模型并排、汇总统计和矩阵等。...本文使用 R 中自带数据集 mtcars 来简要说明 stargazer() 函数用法。 3. 使用方法 数据集 mtcars 中有 mpg 、 cyl 等 11 个变量, 32 个观察值。...下面是 stargazer() 结合 rmarkdown 生成汇总统计例子。...R markdown 生成表格 小编有话说 综上所述,stargazer() 生成表格代码非常简单明了,输出表格结果也十分简洁美观,并且对 LATEX 和 R 初学者都比较友好,可适用模型也非常多

4.9K51

翻译|记住一些常用R

emo[6]可用于轻松地将表情符号添加到R Markdown文档中。 equatiomatic[7]从lm()函数中提取输出,用LaTeX写出方程。...用于创建软件包 ? gt[18]使用R编程语言创建漂亮。gt理念:用一组内聚部件构建各种各样有用。...有大量文档可以在HTML和LaTeX中生成。 modelsummary[20]创建表格和图表来汇总统计模型和数据,这些也可定制产生。 stargazer[21]可以用来创建回归模型输出。...stargazer-booktabs[22] 是stargazer软件包修改版本,可使用booktabs(LaTeX)命令(\ toprule,\ midrule和\ bottomrule)输出表格以包含水平尺...有趣R包 ? cowsay[23]创建一条伴随着ASCII动物艺术消息,可从CRAN获得。 emokid[24]用groan()函数产生dad笑话。

2.9K30
  • Python 因果推断(下)

    外国名字和教育,混合经验 4) 所有外国人(姓名,教育和经验) 观察 R² 调整后 R² 残差标准误差 F 统计量 注: 2 添加了女性和简历类型交互项。...调整后 R² 残差标准误差 F 统计量 注: 3 添加了控制变量作为鲁棒性检查。...使用这些数据来调查在加拿大就业市场中是否拥有白人女性姓名会有额外优势。只生成一张专业出版,并解释主要结果。...使用 Stargazer生成一个漂亮表格。解释结果。 7)总的来说,人们知道社丨会经济地位与种族有关。...资产处理 isrstock palstock 现金 分层固定效应 协变量 观察 R² 调整后 R² 残差标准误差 F 统计量 注: 2 第 1 列呈现了第一阶段回归。

    23210

    Android APK编译流程

    中出现顺序 resources.arsc 是一个App资源索引,通过R.java 文件 和 resources.arsc 可以定位到资源内存地址,resources.arsc文件作用是通过一样...如果有aidl文件,这个阶段会生成对应Java接口文件。 3. 编译(Compilers) R.java文件、工程源码文件、aidl.java文件, 在这一步通过javac生成.class文件。....class 一起通过dx工具打包成dex文件 5.apkbuilder(生成签名apk) apkbuilder工具会将所有没有编译资源、.arsc资源、.dex文件打包到一个完成apk文件中 tips...: res/raw和assets相同点: 1.两者目录下文件在打包后会原封不动存在apk包中,不会被编译成二进制。...zipalign是一个android平台上整理APK文件工具,它对apk中压缩数据进行4字节对齐对齐后就可以使用mmap函数读取文件,可以像读取内存一样对普通文件进行操作。

    2K20

    解读 | 生成人脸修复模型:同时使用两个鉴别器,直接合成逼真人脸

    以这种方式,生成图像补丁 (人脸部分) 会具有更加自然形态和尺寸。 2.2 损失函数 生成器中重建损失函数 L_r 计算生成输出和原始图像之间 L_2 距离。...首先,尽管这个模型包含了语义解析网络,它在训练过程中能够获得一些高层次特征,但是它并不能识别人脸位置和方向。所以,这个模型不能处理那些对齐的人脸。...上排:在没对齐图像中,我们模型未能成功地合成人眼。下排:仍难生成正确属性语义部分 (例如,红色唇彩)。 5....如图 3、 1 和 2 所示,子图 M1 比 M2 和 M3 具有更高 SSIM 和 PSNR。但是 M2 和 M3 明显具有语义层面更加合理生成结果。...改进建议 这个模型一个局限是并不能处理一些对齐的人脸,可以增加一个面部变形网络来将输入的人脸规范化。

    3K80

    android下apk安装过程

    文件那样优化它)、AndroidManifest.xml文件(包名就是从这里读取因为生成R.java文件需要包名)、Android基础类库(Android.jar文件) 【输出】打包好资源(一般在...【工具】aidl工具 第三步:编译Java文件,生成对应.class文件 【输入】源码文件(包括R.java和AIDL生成.java文件)、库文件(.jar文件) 【输出】.class文件 【工具...【工具】javac工具 第五步:打包生成签名.apk文件 【输入】打包后资源文件、打包后类文件(.dex文件)、libs文件(包括.so文件,当然很多工程都没有这样文件,如果你不使用C/C++...:对签名后.apk文件进行对齐处理(不进行对齐处理是不能发布到Google Market) 【输入】签名后.apk文件 【输出】对齐.apk文件 【工具】zipalign工具 /*******...resources.ap_ : 资源文件生成映射引用 使用sdk中这个工具 ? 3. 把dex文件,资源映射文件,压缩资源,清单文件打包成apk ? 4. 给应用程序进行签名 ?

    78320

    Progressive Domain Adaptation for Object Detection

    这类领域适应任务非常具有挑战性,因为源领域和目标领域之间通常存在显著差距。  在本文中,我们目标是简化对齐不同领域工作。...基于区域建议方法对候选区域可变集合执行预测。Fast R-CNN应用选择性搜索来获得区域建议,而Fast R-CNN建议学习区域建议网络(RPN)来加速建议生成过程。...为了训练检测网络,损失函数 定义为: 其中, 分别是RPN、分类器和边界框回归损失函数。我们在这里省略了RPN和ROI类别的详细信息,因为我们专注于解决领域转移问题。...因此,给定图像 最终加权目标函数基于(3)重新公式化为 4、实验细节 适配网络  在我们实验中,我们采用VGG16作为Faster R-CNN检测网络主干,遵循[3]中设置。...我们选择BDD100k数据集一个子集作为我们目标域,并将城市场景视为适应因素,因为城市景观数据集中只存在白天数据。

    39230

    ChIP-seq 分析:数据比对(3)

    由于 ChIPseq 读数将与我们参考基因组连续比对,我们可以使用我们在之前中看到基因组比对器。生成 BAM 文件将包含用于进一步分析对齐序列读取。图片2....具体来说,我们将使用 align 函数因为它利用了 subread 基因组比对算法。...在命令行上,我们可以将输入流式传输到 Rbowtie2,但在 R 中这不是一个选项。我们需要确保删除任何创建临时文件(SAM 和/或压缩 FASTQ)以避免填满我们硬盘。...我们可以使用 unlink() 函数删除 R文件。unlink("ENCFF001NQP.sam")4.3....生成排序和索引 BAM 文件现在可以用于外部程序,例如 IGV,也可以用于 R进一步下游分析。

    64000

    CVPR2022 Oral:GAN监督密集视觉对齐,代码开源

    在该论文中作者提出了一种用于端到端联合学习GAN生成数据框架。受到经典方法启发,论文中作者联合训练一个空间变换器,将随机样本从基于对齐数据训练GAN映射到共同、联合学习目标模式。...GANgealing首先在对齐输入数据集上训练生成模型 G ,其中生成器 G 输入隐向量为 {\bf{w}}\in \mathbb{R}^{512} 。...提高生成生成质量一个简单合理方法是限制数据集多样性,然而由于显著外观和姿态变化存在,这会导致期望每一个非对齐图片能够精确对齐目标图片是非常不合理。...因此,由下图可知,优化以上损失函数并不会有好生成效果。...对于每个簇,顶行显示该簇对齐真实图像;中间一行显示了GANgealing学习输入图像转换。最下面一行显示了图像之间密集对应关系。

    55730

    MIT 6.S081 (BOOK-RISCV-REV1)教材第三章内容 -- 页

    所以操作系统知道TLB是存在,但只会时不时告诉操作系统,现在TLB不能用了,因为要切换page table了。在RISC-V中,清空TLB指令是sfence_vma。...每个CPU都有自己satp,一个CPU将使用自己satp指向转换后续指令生成所有地址。...Xv6在这些PTE中设置PTE_W、PTE_X、PTE_R、PTE_U和PTE_V标志。大多数进程不使用整个用户地址空间;xv6在使用PTE中留空PTE_V。...是因为可能存在多个虚拟地址映射到相同物理页情况 XV6使用进程,不仅是告诉硬件如何映射用户虚拟地址,也是明晰哪一个物理页面已经被分配给该进程唯一记录。...// 向下对齐可能会丢失部分数据,所以这里需要计算 n = PGSIZE - (dstva - va0); // 该条件成立,说明剩余copy字节数小于PGSIZE if

    1.2K40

    解密prompt24. RLHF新方案之训练策略:SLiC-HF & DPO & RRHF & RSO

    偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析RLHF算法当前存在一些问题有RL偏好样本的人工标注成本太高,效率低,容易存在标注偏好不一致问题RLHF属于online...用新方案而不是优化或者改良,因为平替们效果需要更长时间验证。...一个明显现象就是序列解码概率越高,并不意味着生成序列质量越好,这意味着生成序列其实是修正(uncalibrated)SLiC思路有些类似半监督。...:第一步.先使用SFT对齐模型,针对标注样本,每个样本生成m个推理候选结果,这些就是半监督中标注样本第二步.使用无监督样本进行对比训练,核心就是训练模型对和标注答案更相似的候选样本给予更高解码概率...会得到以下公式 其中\hat{r_{\theta}}(x,y)=\beta log(\frac{\pi_{\theta}(y|x)}{\pi_{ref}(y|x)}) 是DPO核心,既对齐模型输出层概率偏离原始

    99921

    Arm放弃了自家汇编语法?改投GNU了?

    答案是肯定,学习GNU风格汇编代码,因为做Linux驱动开发必须掌握linux内核、uboot,而这两个软件就是GNU风格。...【举例】 .if val2==1 mov r1,#val2 .endif 4. macro宏定义 .macro,.endm 宏定义类似c语言里函数 。...编译结果 最终生成start.bin,改文件可以烧录到开发板测试,因为本例没有直观现象,后续文章我们加入其它功能再测试。...在Embedded中,如果上电开始运行,没有OS系统,如果将ELF格式文件烧写进去,包含一些ELF文件符号表字符之类section,运行碰到这些,就会导致失败,如果用objcopy生成纯粹二进制文件...他实际物理位置是在中标记出来

    2.2K30

    Unsafe 随堂小测题解(一)

    val 也是内存对齐因为它使用了引用。...因此就存在一种可能性,传入&T中会包含用于对齐初始化 padding 字节,在进行cast转换以后,data指针 也许正好会指向哪些padding字节,这个时候就是 UB。...或者传入 &MaybeUninit 也可能是初始化。即,违反上面第二条。 显然,因为指针类型转换,本来应该合法处理内存也发生了改变。第三条也违反了。...这里传入安全条件是判断是否对齐和非空,并且 T 大小是否不超过 isize::MAX。第一题中函数满足此条件。...因为 在实现 Memory trait 时候,实现其addr方法存在风险,返回指针可能为空。(标准库中有类似案例:std::str::pattern::Searcher[8])。并且增加文档注释。

    95020

    吃下文本吐出语音,DeepMind提出新型端到端TTS模型EATS

    其提出 EATS 模型可在纯文本或者暂对齐原始音素输入序列上运行,并输出原始语音波形。...论文链接:https://arxiv.org/abs/2006.03575 该研究生成了一种完全可微高效前馈校准架构,它能够预测每个输入 token 持续时间并生成音频对齐表征。...使用灵活基于动态时间规整(dynamic time warping)预测损失函数实现和输入条件对齐,同时允许模型捕获人类语音中时序变化。...校准器作用是将对齐输入序列映射到与输出对齐表征,但采样率较低为 200 Hz;解码器作用是将校准器输出上采样至完整音频频率。 整个生成器体系架构是可微,并以端到端形式进行训练。...重要是,它是前馈卷积神经网络,因此适用于重视快速批处理推理(fast batched inference)领域。下图展示了该模型完整架构: ? 用于生成器训练损失函数如下所示: ?

    95110

    NeurIPS 2021 | 医学图像生成新范式!在Noisy Data上训练出超越监督学习模型

    基于"loss-correction"[3]理论,严格对齐数据可以当作是有噪声标签,而在生成器上使用一个额外配准网络可以自适应地拟合这种噪声分布。...也正是因为如此,数据misalignment会很大程度上影响生成效果。 RegGAN核心正是对空间位置和风格转换解耦。...生成loss来源有两部分,一是由判别器D传导Adv loss,与之前两个模式相同,二是将生成图像G(x)经过一个配准器R后得到R(G(x), y)与标签图像y之间Correction loss...之所以叫做Correction,是因为我们认为一对misaligned图像相当于是有噪声标签,而这个噪声主要是由空间位置对齐带来,而配准网络所做事情就是消除空间位置带来噪声。...中C表示Cycle-consistency模式,C+R表示Cycle-consistency加上Registration,NC表示Non Cycle-consistency,也就是把cycle loss

    74420

    认识目标文件结构

    有些段要求地址对齐,比如段起始位置包含一个double变量,因为 Intel x86_64 系统要求浮点数存储地址必须是本身整数倍,那么该段 sh_addr 必须是8整数倍。...由于地址对齐均是2整数,所以 sh_addralign 为 2 指数,比如段地址对齐是8,那么sh_addralign取值3。...每个定义符号有一个对应值叫做符号值(Symbol Value),对于变量和函数来说,符号值就是它们地址。 除了函数和变量之外,还存在其它几种不常用到符号。...(4)gUninitVar 是初始化全局变量,它是一个 SHN_COMMON 类型符号,它本身并没有存在于 .bss 段。...偏移 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 \0 h e l l o w o r l 10 d \n M y v a r i a b 20 l e \0 那么偏移与它们对应字符串如下表所示

    1.2K30

    深入理解编译、链接和运行(obj文件组成格式分析,可执行文件组成格式分析)

    虚拟概念是由大名鼎鼎计算机公司IBM提出,为了方便理解虚拟,IBM写出下面的几句话: 1、看得见 存在 物理 2、看得见 不存在 虚拟 3、看不见 存在 透明 二、程序是怎么执行 我们或多或少都有疑问...在32bitlinux内核,也可以理解为地址总线条数,因为地址总线条数和数据总线条数相同。总而言之,在32bit操作系统下,虚拟地址空间大小为2^32即4G大小虚拟地址空间。...objdump -t main.o查看生成符号 可以看到弱符号在 *COM*中存放。...查看符号objdump -t run 此时所有符号都有合理虚拟地址空间地址,即符号进行了重定位。将代码段中数据地址替换为数据地址,将函数入口地址偏移量替换到调用函数call指令中。...包括虚拟地址空间和物理内存都是以页面进行组织。而从磁盘到虚拟地址空间映射是由mmap函数映射,而虚拟地址空间到物理内存映射是多级页方式进行映射,属于操作系统内容。

    1.9K30
    领券