※ 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$df.residual,
Terms = c(2,3))
# 应该会得到和 summary(m) 中最后 b1 = 0 和 b2 = 0 联合检验一样的结果
# 检验 H0: b0 = 0 且 b1 = 13 且 b2 = 34
wald.test(b = coef(m), Sigma = vcov(m), df = m$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）