如何测试R中两个回归系数之间的差异？
要测试两个回归系数之间的差异，我们可以按照以下步骤操作-
首先，创建数据框。
然后创建回归模型。
之后使用汽车包装的LienarHypothesis函数测试回归系数之间的差异。
创建数据框
让我们创建一个数据框，如下所示-
例子
x1<-rnorm(20) x2<-rnorm(20,5,1) y1<-rnorm(20) df<-data.frame(x1,x2,y1) df
执行时，上述脚本生成以下内容output(thisoutputwillvaryonyoursystemduetorandomization)-
输出
x1 x2 y1 1 -0.20412848 4.556105 0.45908013 2 0.30523549 5.569055 -0.03171895 3 0.04370042 5.699348 -0.36329671 4 -1.17038676 3.946887 -0.36719554 5 0.44386866 5.421256 -1.22089962 6 0.73872256 4.206500 -0.54798050 7 -1.25760889 4.302561 0.86247603 8 -1.91528711 4.956543 1.46603539 9 -1.53261347 4.281640 1.13248696 10 0.18349241 5.587560 1.84692077 11 -0.87403060 5.563882 1.01042402 12 0.11175919 6.364895 0.12010507 13 1.25899545 4.760614 -0.33105484 14 -0.17737332 3.466253 0.70906765 15 -0.69325729 4.905586 -1.02842953 16 0.32417246 5.873589 -0.28118196 17 -0.46810874 5.690111 -0.03787195 18 1.26463339 4.674473 -0.80026871 19 -1.11437137 6.029646 1.77880908 20 -0.51711414 6.120406 -1.87254637
创建回归模型
使用lm函数创建回归模型，其中x1和x2作为自变量，y1作为因变量-
例子
x1<-rnorm(20) x2<-rnorm(20,5,1) y1<-rnorm(20) df<-data.frame(x1,x2,y1) Model_1<-lm(y1~x1+x2,data=df) summary(Model_1)
输出
Call:
lm(formula = y1 ~ x1 + x2)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.0904 -0.2602 0.1675 0.3739 1.9845
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.20785 1.40412 0.148 0.8841
x1 -0.54075 0.24709 -2.188 0.0429 *
x2 -0.04406 0.27069 - 0.163 0.8726
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.9463 on 17 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.225, Adjusted R-squared: 0.1338
F-statistic: 2.467 on 2 and 17 DF, p-value: 0.1146测试x1和x2系数之间的差异
使用汽车包装的LinearHypothesis函数来测试x1和x2系数之间的差异-
例子
x1<-rnorm(20) x2<-rnorm(20,5,1) y1<-rnorm(20) df<-data.frame(x1,x2,y1) Model_1<-lm(y1~x1+x2,data=df) summary(Model_1) library(car) linearHypothesis(Model_1,"x1 = x2")
输出
Linear hypothesis test Hypothesis: x1 - x2 = 0 Model 1: restricted model Model 2: y1 ~ x1 + x2 Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) 1 18 16.719 2 17 15.222 1 1.4974 1.6723 0.2132