关于比较回归直线斜率的问题

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对于两条线性回归直线（使用最小二乘法），估计的斜率为b1和b2，我们可以使用协方差分析来比较其差异的显著性。

现在：
During checking the relationship between leaf weight (LW) and and leaf area (LA), we usually use the following power function:

LA = a * LW ^ b, which could be rewritten as:

log(LA) = c + b * log(LW), where c = log(a).




Assume that there are six species, and we attempt to compare the estimates of six estimates of slopes. Some investigators suggest using the reduced major axis (RMA) to estimate the parameters c and b. In this case, which method is suitable for testing whether there are significant diference in slopes between these six species?

每个物种我们有200片叶子的重量和面积。我们需要使用RMA吗？如果使用RMA，那么如何检验其斜率估计值差异是否具有显著性呢（使用什么方法）？

谢谢！

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关键词：回归直线 relationship Investigator significant parameters following function between compare usually

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library(aod)
wald.test(b=coef(yourmodel),Sigma=vcov(yourmodel),Terms=1:2)
#Terms后面自己设定，如果比第二和第三个，就定为2：3,直到完成所有两两比较

你好，RMA 回归也是回归一种，并不是说RMA可以比较斜率差异性，RMA回归针对对象是自变量具有误差性，此时普通最小二乘法的回归不严谨，而RMA更适合，至于楼主如果要比较斜率差异性，建议依旧采用普通线性模型来进行比较差异性（交互性）来比较写率差异性，因为两种回归不会改变数据整体趋势。
ps.如果大神有专业方法更好，我之前都是这样做的。