※ 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!~
附上完整的code，其实也只有最下面要使用wald.test而已
#资料是从1997/1/1-2007/12/31
#自选.csv档案，档案格式每栏(column)为：
#年月日，台积电日报酬率，加权指数日报酬率，台积电周报酬率，加权指数周报酬率，
台积电月报酬率，加权指数月报酬率
#读入档案到一个名为data的变量
data <- read.table(file.choose(), header=TRUE, sep=",")
#看各栏定义名称及资料的简单summary
names(data)
summary(data)
#依照以下顺序
#1.日、周、月报酬回归，Y是台积电报酬率，X是加权指数报酬率
#2.一般回归的summary
#3.依照anova table格式的summary
model1 <- lm( data[,2] ~ data[,3], x=TRUE, Y=TRUE )
summary(model1)
summary.aov(model1)
model2 <- lm( data[,4] ~ data[,5] )
summary(model2)
summary.aov(model2)
model3 <- lm( data[,6] ~ data[,7] )
summary(model3)
summary.aov(model3)
#画图，画出scatter plot，及回归线
par(mfrow=c(3,1))
plot(data[,2],data[,3], type="p", xlab="大盘日报酬", ylab="台积电日报酬")
abline(model1)
plot(data[,4],data[,5], type="p", xlab="大盘周报酬", ylab="台积电周报酬")
abline(model2)
plot(data[,6],data[,7], type="p", xlab="大盘月报酬", ylab="台积电月报酬")
abline(model3)
#把系数抓出来
mdl_coef <- matrix(0, ncol=2, nrow=3)
mdl_coef[1,] <- t(as.matrix(model1$coef))
mdl_coef[2,] <- t(as.matrix(model2$coef))
mdl_coef[3,] <- t(as.matrix(model3$coef))
#把标准差抓出来
mdl_stderror <- matrix(0, ncol=2, nrow=3)
mdl_stderror[1,] <- summary(model1)[["coefficients"]][,2]
mdl_stderror[2,] <- summary(model2)[["coefficients"]][,2]
mdl_stderror[3,] <- summary(model3)[["coefficients"]][,2]
wald.test(Sigma=mdl_stderror[1,], b=mdl_coef[1,], Terms=c(1,2))
我必须承认我还不太懂R，code都是遇到问题去拼凑出来的.....