※ 引述《solsiso (solsiso)》之铭言： : 请问 : 要对一个回归式 y=a+bx+e : 的系数a和b同时进行检定 : 我采用了wald test(安装了aod package) : 进行 H0：a=0且b=1 的检定 : 但却一直出现以下讯息 : Error in wald.test(Sigma = mdl_stderror[1, ], b = mdl_coef[1, ], L = ) : : One of the arguments Terms or L must be used. : 一定要有一个 L 或 Terms 的参数，可是我不知道到底如何给好，希望板上大大能 : 解惑一下，感谢!~ Terms 参数用来指定 H0 的对象。 我给你一串例子。如果你已经懂 Wald test 的话那一定马上就会看懂。 x1 <- c(3,6,5,2,4) x2 <- c(5,3,6,7,2) y <- c(4,7,2,3,1) # define a general linear model: y = b0 + b1x1 + b2x2 + error m <- lm(y ~ x1 + x2) summary(m) require(aod) # 检验 H0: b0 = 0 wald.test(b = coef(m), Sigma = vcov(m), df = m$df.residual, Terms = 1) # 应该会得到和 summary(m) 中 intercept 项一样的结果 # 检验 H0: b0 = -0.3 wald.test(b = coef(m), Sigma = vcov(m), df = m$df.residual, Terms = 1, H0 = -0.3) # 应该会得到很大的 p-value（因为 b0 很接近 -0.3） # 检验 H0: b1 = 0 wald.test(b = coef(m), Sigma = vcov(m), df = m$df.residual, Terms = 2) # 应该会得到和 summary(m) 中 x1 项一样的结果 # 检验 H0: b2 = 0 wald.test(b = coef(m), Sigma = vcov(m), df = m$df.residual, Terms = 3) # 应该会得到和 summary(m) 中 x2 项一样的结果 # 检验 H0: b1 = 0 且 b2 = 0 wald.test(b = coef(m), Sigma = vcov(m), df = m$df.residual, Terms = c(2,3)) # 应该会得到和 summary(m) 中最後 b1 = 0 和 b2 = 0 联合检验一样的结果 # 检验 H0: b0 = 0 且 b1 = 13 且 b2 = 34 wald.test(b = coef(m), Sigma = vcov(m), df = m$df.residual, Terms = c(1,2,3), H0 = c(0, 13, 34)) # 应该会得到一个很小的 p-value（因为 H0 离估计值太远了） -- http://apansharing.blogspot.com/ --

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