两个回归系数差异的显著性检验

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请教各位大牛，一个回归模型得到两个变量的回归系数，如何检验这两个变量的回归系数是否存在显著差异

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关键词：回归系数 回归模型 模型 如何

你可以看看人家的讨论
http://cos.name/cn/topic/2470

ls的指导很到位，其解源于对回归理论的熟练

我的想法是：如果这两个系数可比的话。如果两个系数不那么相关的话
let d =beta1 -beta2, now test if d =0.
var(d) =var(beta1-beta2) =var(beta1) +var(beta2) -2*cov(beta1, beta2). 这三个值可以从估计的covariance 矩阵而来从而是可知的。然后
t =d/sqrt(var(d)), 得到t统计量，检测是否差异为零。
on the other hand, since beta1 and beta2 are not independent, can t value here be approximated by T distribution? if cov(beta1, beta2) is relevently small, sounds no problem here.
Another suggestions is to use bootstrapping. Unfortunately, i am still learning.
京剧

proc reg里面的test语句就可以啊。
proc reg data=a;
model y=x1 x2;
test x1-x2;
run;

我也是用ls的方法检验系数是否差异
test x1-x2=0

谢谢LS的回复

系数差异性t检验具体做法？请教
看到有用Bootstrap的，但是没弄明白怎么做

谢谢ls
请问如果回归方程有多个系数，如y=x1+x2+x3+x4, 如何用reg中的test检验四个系数是否相等？谢谢！

一，首先算出不同分布所对应的待定值a
二，然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1
二，比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受。