在R软件中计算联合假设

在R软件中运行回归模型后，我收到以下输出。我如何检验种族不影响工资这一共同假设？ 我的变量是黑人、经验、西班牙裔、婚姻、学校和工会

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  0.775597   0.261259   2.969  0.00312 ** ,
P1$BLACK    -0.198431   0.060997  -3.253  0.00121 ** 
P1$EXPER    -0.001914   0.013785  -0.139  0.88965    
P1$HISP      0.042725   0.052982   0.806  0.42036    
P1$MAR       0.091047   0.038872   2.342  0.01953 *  
P1$SCHOOL    0.088346   0.013207   6.689 5.63e-11 ***
P1$UNION     0.117368   0.042941   2.733  0.00648 ** 

---

对于联合假设的检验，必须使用

t值

和

p值

。 这里，

p值

（黑色）是

0.00121<0.05

，即

种族不取决于工资的联合假设被拒绝。

因为，我们使用
p值
进行单独测试，结果显示变量
为黑色
；提到种族对解释工资具有统计学意义。

这样你就可以检验你的联合假设。
anova（你的_模型）
？不幸的是，如果没有一个可复制的例子，就帮不了你。您可能需要重新调整数据，使其具有
种族
变量，而不是单独的变量。欢迎光临，Ken。请阅读并更新您的帖子。如果我们能重现你的问题，你会得到更快的帮助。我可以通过运行gen HB=black+hisp在stata中得到联合概率的结果，但很难得到可以计算R中联合假设的语法