R中ols命令（rms包）的linearHypothesis等价物答案

【问题标题】：linearHypothesis equivalent for ols command (rms package) in RR中ols命令（rms包）的linearHypothesis等价物
【发布时间】：2019-10-27 23:38:00
【问题描述】：

我正在尝试使用“car”包中的“linearHypothesis”函数来测试使用“rms”包中的“ols”估计的模型的系数。该函数适用于“lrm”对象，但不适用于“ols”对象。你有其他选择吗？我知道使用“lm”可以解决问题，但我想使用“ols”，因为在那里更容易获得聚集的标准错误。

【问题讨论】：

标签： r linear-regression hypothesis-test

【解决方案1】：

您可以使用multcomp 包中的glht。

library(rms)
library(multcomp)

d <- datadist(swiss); options(datadist="d")
fit <- ols(Fertility ~ ., data = swiss)
summary(fit)

test <- glht(fit, linfct = "Agriculture = 0")
summary(test)
# Fit: ols(formula = Fertility ~ ., data = swiss, x = TRUE)
# 
# Linear Hypotheses:
#                  Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
# Agriculture == 0  -0.1721     0.0703  -2.448   0.0144 *
#   ---
#   Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

【讨论】：

非常感谢！你能用它来检验一个类别的不同参考水平的系数差异吗？拟合model = ols(y ~employment,x=T,y=T)后说linearHypothesis(model,-1,0,1,0),0)，employee有5个类别。
@Giovanni 我不掌握linearHypothesis，我不明白你的例子的含义。也许打开一个关于glht 的新问题。但可以肯定的是，您可以使用glht 检验任何线性假设。你看过?glht吗？
我现在正在看。谢谢