是的; 将其重新参数化为$\beta_2=\beta_1+\delta$，这样你的预测器就不再是$x_1,x_2$但$x_1^*=x_1+x_2$（一起去$\beta_1$） 和$x_2$（一起去$\delta$)

[注意$\delta = \beta_2-\beta_1$，并且$\hat{\delta}=\hat{\beta}_2-\hat{\beta}_1$; 更远，$\text{Var}(\hat\delta)$相对于原件将是正确的。]

然后测试null$\delta=0$反对$\delta<0$.

[或者，识别矩阵$C$定义零下的线性限制并检验一般线性假设$C\beta=0$; 例如，请参阅此处通过 F 或 t 检验的广泛描述。由于您的替代方案是单尾的，因此您需要 t 型。]