如何在 Statsmodels 或 Linearmodels 中检验 2SLS 的系数相等性？
How to do test of equality of coefficient for 2SLS in Statsmodels or Linearmodels?
所以如果我 运行 一个有多个治疗组和一个对照组的实验，我会使用 Statsmodel ols 分析结果，看看是否有任何治疗组与对照组有统计学差异：
y ~ C(treatment_group, 治疗('Control')
然后我会 运行 results.t_test_pairwise() 找出每个治疗组的系数是否相等。 IE。了解每个治疗组的结果是否在统计学上显着不同。
在目前的情况下，我使用 Statsmodel/Linearmodel 的 2SLS 来分析工具变量，而不仅仅是 运行 标准 ols。我可以 运行 完美地进行分析，并且得到了结果。但是现在我需要看看不同工具（三个不同治疗组）的系数是否相同，所以我知道不同治疗组的效果是否不同。
统计模型代码：
from statsmodels.sandbox.regression.gmm import IV2SLS as SM2SLS
model = SM2SLS(tdf[endog],tdf['elect_lpd'],tdf[inst]).fit()
或者对于线性模型：
model = LM2SLS(tdf.elect_lpd, tdf[controls], tdf[endog], tdf[inst]).fit(cov_type='clustered')
Josef 的，建议您可以使用 wald t 检验，但我需要使用限制矩阵而不是公式。因此，如果有人对如何做到这一点有任何想法，我们将不胜感激。
如果其他人遇到这个问题...我在使用线性模型时找到了解决方案。
所以在 运行 模型之后：
model = LM2SLS(tdf.elect_lpd, tdf[controls], tdf[endog], tdf[inst]).fit(cov_type='clustered')
然后您可以 运行 wald 测试来比较每个治疗组之间的差异。就我而言，我有两个治疗组（sbs 和 wing）：
test.wald_test(formula = ['endog_sbs = endog_wing'])
所以如果我 运行 一个有多个治疗组和一个对照组的实验，我会使用 Statsmodel ols 分析结果，看看是否有任何治疗组与对照组有统计学差异：
y ~ C(treatment_group, 治疗('Control')
然后我会 运行 results.t_test_pairwise() 找出每个治疗组的系数是否相等。 IE。了解每个治疗组的结果是否在统计学上显着不同。
在目前的情况下，我使用 Statsmodel/Linearmodel 的 2SLS 来分析工具变量，而不仅仅是 运行 标准 ols。我可以 运行 完美地进行分析，并且得到了结果。但是现在我需要看看不同工具（三个不同治疗组）的系数是否相同，所以我知道不同治疗组的效果是否不同。
统计模型代码：
from statsmodels.sandbox.regression.gmm import IV2SLS as SM2SLS
model = SM2SLS(tdf[endog],tdf['elect_lpd'],tdf[inst]).fit()
或者对于线性模型：
model = LM2SLS(tdf.elect_lpd, tdf[controls], tdf[endog], tdf[inst]).fit(cov_type='clustered')
Josef 的
如果其他人遇到这个问题...我在使用线性模型时找到了解决方案。
所以在 运行 模型之后：
model = LM2SLS(tdf.elect_lpd, tdf[controls], tdf[endog], tdf[inst]).fit(cov_type='clustered')
然后您可以 运行 wald 测试来比较每个治疗组之间的差异。就我而言，我有两个治疗组（sbs 和 wing）：
test.wald_test(formula = ['endog_sbs = endog_wing'])