statsmodels patsy假设检验

Question

不知道这属于哪里，所以在交叉验证中也要这样做。我正在运行以下回归： 来自patsy import dmatrices 将statsmodels.api导入为sm

y, X = dmatrices('M ~ I(4.8*(Q**0.8)) ', data=DF, return_type='dataframe')
res = sm.OLS(y, X).fit()

现在我需要测试拦截= 0和β= 1的联合假设。我试过这样做：

hyp='Intercept = 0, 4.8*(Q**0.8) = 1'
t=res.f_test(hyp)

但出现以下错误：

PatsyError: unrecognized token in constraint
    Intercept = 0, 4.8*(Q**0.8) = 1

我也试过

hyp='Intercept = 0, I(4.8*(Q**0.8)) = 1'

但得到了

PatsyError: unrecognized token in constraint
    Intercept = 0, I(4.8*(Q**0.8)) = 1

正确的方法是什么？