线性回归检测中的Hypothesis matrix

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下面是问题的简单描述：
对变量valadd，用hours，hours^2,capflow,capflow^2, hours*capflow 做线性回归：
quardratic<-lm(valadd~hours+I(hours^2)+capflow+I(capflow^2)+I(hours*capflow))

现在需要测试是否模型中的常数项和二次项系数均为0.即是否intercept=hours^2=capflow^2=hours*capflow =0

已知要用到命令
linear.hypothesis(model, hypothesis.matrix, rhs）
可是我目前还是不明白这里的hypothesis.matrix 到底怎么用。
用help（linear.hypothesis）得到的解释是：
hypothesis.matrix： matrix (or vector) giving linear combinations of coefficients by rows, or a character vector giving the hypothesis in symbolic form

可是具体到这个问题里面应该如何定义hypothesis.matrix 呢？

如果有人能给予解答，不胜感谢！

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关键词：HYPOTHESIS thesis matrix 线性回归 ESI matrix

定义hypothesis.matrix 这个问题

可以参考这个例子：

library(car)

mod.davis <- lm(weight ~ repwt, data=Davis)

## the following are equivalent:

linearHypothesis(mod.davis, diag(2), c(0,1))

linearHypothesis(mod.davis, c("(Intercept) = 0", "repwt= 1"))

linearHypothesis(mod.davis, c("(Intercept)","repwt"), c(0,1))

linearHypothesis(mod.davis, c("(Intercept)", "repwt =1"))