Код R для проверки разницы между коэффициентами регрессоров из одной панели регрессии

В этом примере вы получите F-тест, потому что, как указано в виньетке:

Метод для объектов «lm» вызывает метод по умолчанию, но изменяет тест по умолчанию на «F» [...]

Вы также можете установить тест на F, но в основном linearHypothesis работает всякий раз, когда стандартная ошибка коэффициента может быть оценена из матрицы вариации-ковариации, как также сказано в виньетке:

Метод по умолчанию будет работать с любым объектом модели, для которого вектор коэффициентов может быть получен с помощью «coef», а ковариационная матрица коэффициентов - с помощью «vcov» (в противном случае аргумент «vcov.» Должен быть установлен явно)

Итак, используя пример из пакета:

library(plm)

data(Grunfeld)
wi <- plm(inv ~ value + capital,
data = Grunfeld, model = "within", effect = "twoways")

linearHypothesis(wi,"capital=0.3",test="F")
Linear hypothesis test

Hypothesis:
capital = 0.3

Model 1: restricted model
Model 2: inv ~ value + capital

  Res.Df Df      F  Pr(>F)  
1    170                    
2    169  1 6.4986 0.01169 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

linearHypothesis(wi,"capital=0.3")
Linear hypothesis test

Hypothesis:
capital = 0.3

Model 1: restricted model
Model 2: inv ~ value + capital

  Res.Df Df  Chisq Pr(>Chisq)  
1    170                       
2    169  1 6.4986     0.0108 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

И вы также можете использовать t.test:

tested_value = 0.3
BETA = coefficients(wi)["capital"]
SE = coefficients(summary(wi))["capital",2]
tstat =  (BETA- tested_value)/SE
pvalue = as.numeric(2*pt(-tstat,wi$df.residual))
pvalue
[1] 0.01168515