如何在R的modelsummary包回归表中添加Residual standard error

要在modelsummary的回归表拟合优度部分添加残差标准误行，有两种实用方法：

方法一：手动计算后添加单行（适合单个模型） #

library(modelsummary)

reg1 <- lm(mpg ~ disp, data = mtcars)

# 直接调用summary结果中的残差标准误，无需手动计算
rse <- summary(reg1)$sigma

# 构造要插入的行数据
new_row <- data.frame(
  " " = "Residual Std. Error",
  "(1)" = round(rse, 3),
  check.names = FALSE
)

# 生成表格并插入新行
modelsummary(reg1, 
             output = "markdown",
             add_rows = new_row)

生成的表格会在原有拟合优度部分末尾新增残差标准误行：

如果不需要默认的RMSE行，添加gof_omit = "RMSE"参数即可移除。

方法二：自定义统计量函数（适合多模型批量处理） #

library(modelsummary)

# 定义自定义统计量函数，整合需要的拟合优度指标
custom_stats <- function(model) {
  s <- summary(model)
  return(list(
    "Residual Std. Error" = s$sigma,
    "RMSE" = sqrt(mean(residuals(model)^2)) # 根据需求保留或删除该行
  ))
}

# 拟合多个示例模型
reg1 <- lm(mpg ~ disp, data = mtcars)
reg2 <- lm(mpg ~ disp + hp, data = mtcars)

# 使用自定义统计量生成表格，可移除默认指标
modelsummary(list(reg1, reg2), 
             output = "markdown",
             gof_omit = "RMSE", # 移除默认RMSE行
             statistic = custom_stats)

该方法会自动为所有模型生成残差标准误行，适配多模型场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zeki Akyol