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我有以下模型:
y = b1_group1*X1 + b1_group2*X1 + b2_group1*X2 + b2_group2*X2 + ... +
b10_group1*X10 + b10_group2*X10
OLS <- lm(Y ~ t1:Group + t2:Group + t3:Group + t4:Group + t5:Group + t6:Group +
t7:Group + t8:Group + t9:Group + t10:Group,weights = weight, Alldata)
test (b1_group1=b1_group2) (b2_group1=b2_group2) (b3_group1=b3_group2)
最佳答案
看这个例子:
library(car)
mod <- lm(mpg ~ disp + hp + drat*wt, mtcars)
linearHypothesis(mod, c("disp = hp", "disp = drat", "disp = drat:wt" ))
Linear hypothesis test
Hypothesis:
disp - hp = 0
disp - drat = 0
disp - drat:wt = 0
Model 1: restricted model
Model 2: mpg ~ disp + hp + drat * wt
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1 29 211.80
2 26 164.67 3 47.129 2.4804 0.08337 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
?linearHypothesis
用于指定测试的其他各种方式。
cyl
上的系数是否存在和
carb
是相同的。
mod <- lm(mpg ~ disp + hp + cyl + carb, mtcars)
linearHypothesis(mod, c("cyl = carb" ))
Linear hypothesis test
Hypothesis:
cyl - carb = 0
Model 1: restricted model
Model 2: mpg ~ disp + hp + cyl + carb
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1 28 238.83
2 27 238.71 1 0.12128 0.0137 0.9076
rmod<- lm(mpg ~ disp + hp + I(cyl + carb), mtcars)
anova(mod, rmod)
Analysis of Variance Table
Model 1: mpg ~ disp + hp + cyl + carb
Model 2: mpg ~ disp + hp + I(cyl + carb)
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1 27 238.71
2 28 238.83 -1 -0.12128 0.0137 0.9076
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