stata里对回归后两个变量系数是否在统计上有显著差异，为何用F统计量而不用t统计量？

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在做习题
对回归后两个变量系数是否在统计上有显著差异，
基本上就是：
H0：β1=β2
H1： β1！=β2
一般书上都是用t统计量，可stata里的test语句用的是F统计量
test female_beauty = male_beauty

( 1)  female_beauty - male_beauty = 0

       F(  1,   455) =    4.93
            Prob > F =    0.0268

不懂什么意思啊？
如果用t统计量检验该怎么做？

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关键词：Stata 变量系数 T统计量 tata 统计量 统计

如果你测试的是H0：β1=0，用的是t-test，如果测两个变量系数是否相等，就是F-test.你的这个结果就是reject null hypothesis under 5% significance level.也就是female beauty is significant from male beauty.

D-Wayne 发表于 2012-10-16 00:22
如果你测试的是H0：β1=0，用的是t-test，如果测两个变量系数是否相等，就是F-test.你的这个结果就是reject ...

多谢了哈，我想问下如何用t检验而不是F检验来检测两个系数是否相等，因为书上都是用的t检验。

D-Wayne 发表于 2012-10-16 00:22
如果你测试的是H0：β1=0，用的是t-test，如果测两个变量系数是否相等，就是F-test.你的这个结果就是reject ...

还补充下，是用stata做

哪个书上说两个系数相比较是t检验？

你们都对。

楼主应该在提问时，把stata code一并写上。这样的话，省了大家来猜谜。
当引入interaction term的时候，我们可以采用t检验 （见（1））。

楼主提问时，选用的栗子应该是这里的（2）。




看下面的实例，



use http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/faq/compreg2, clear
sort gender
generate female=.
replace female = 1 if gender == "F"
replace female = 0 if gender == "M"


//(1) use t-test when applying interaction
//The term femht tests the null hypothesis Ho: Bf = Bm.
//The T value is -6.52 and is significant, indicating that the regression coefficient Bf is significantly different from Bm.
generate femht = female*height
regress weight female height femht




//(2) use Wald tests (F or X^2 tests)
regress weight height if gender== "F"
est store m1

regress weight height if gender== "M"
est store m2

suest m1 m2

test [m1_mean]height=[m2_mean]height

你那个正好是男女的比较
假如两个变量
y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+error
比较x1和x2，t检验还可以吗

可以考虑，服从F(1,n)分布的随机变量的平方根与服从t(n)分布的随机变量的关系。

上述讨论让咱受益匪浅，再接再厉

同学习