一个真有些难度的问题？

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现在有两组数据集，通过直线回归分别得到下边两组直线回归方程：

Line A: y=a1+b1 x

Line B: y=a2+b2 x

现在的问题是如何对比直线A和直线B的斜率b1和b2有没有显著性差异？
有个老外告诉我用协方差分析，可不可以？他说在第一组数据集中加入字符型 变量A，在第二组数据集中加入字符型变量B，现在合并两组数据集，"A""B"列用style做名字，
data<-lm(y~x*style)
anova(data)看x:style哪一行对应的p值就可以了。
这种方法对头吗？
有高手能够给与指导一下吗？感激不尽。

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关键词：字符型变量 Style 协方差分析 line 回归方程 难度

有点难度啊！

我觉得你可以这样做：
（1）求出每个b1和b2，形成两列数据；
（2）再对这两列数据进行anova或其他检验。
这样岂不更为直接？

直线A减直线B，然后检验x系数的显著性。

如果两组数据室一一对应的，你的方法应该可行，即检验b1-b2是否为0.
但是一般而言，两组数据集的数据并不是一一对应的，并且两组数据集的样本大小不一样，所以你提供的方法只能针对特定数据集有效。
有没有更好的方法？

没看懂你说的意义

记得计量经济里有对这个问题的专门的检验方法，具体怎么做看看古拉扎蒂的计量经济

古拉扎蒂是什么东东？
我是搞昆虫学的，呵呵。
能具体用R操作一下吗？介绍书籍太难了。

在线性回归的基本假设下，b1和b2的样本估计值都服从正态分布（有没有记错？），因此两者之差也服从正态分布，是不是可以将问题转化为两者之差是否显著等于零的假设检验问题？

你朋友告诉你的是对的。其实就是加入了interaction term。