python - 检查Python statsmodels中回归的两个系数是否不同

在R中，car::linearHypothesis函数可用于检验以下假设：两个系数相等（它们的差与零显着不同）。这是来自其documentation的示例：

linearHypothesis(mod.duncan, "income = education")

对于this CrossValidated answer，这在MATLAB中也可以作为linhyptest使用。

Python statsmodels回归模型是否等效？

最佳答案

大多数模型的结果类都有几种用于Wald检验的方法。

对于单个假设，t_test被矢量化。
wald_test用于联合假设。
wald_test_terms自动测试“项”，即系数的子集共同为零，类似于基于Wald检验的3型ANOVA表。

例如，在OLS之后查看t_test的文档字符串，但是所有模型都继承相同的方法并以相同的方式工作（*）。
https://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.regression.linear_model.OLSResults.t_test.html

例如

>>> t_test = results.t_test("income = education")
>>> print(t_test)

（*）有些模型不遵循标准模型，因此这些瓦尔德测试尚不可用。

t_test使用正态分布或t分布，其他两个wald测试使用卡方或F分布。可以使用use_t中的model.fit关键字选择分布。
如果use_t=True，则使用t和F分布。如果为False，则使用正态分布和卡方分布。对于线性回归模型，默认值为t和F；对于所有其他模型，默认值为normal和chisquare。