我想在 R 中执行逻辑回归，其中我的预测变量之一，$x_i$是分类的（取值 A、B 和 C）。A 是参考类别。模型设置如下：

$logit(P(Y_i = 1)) = \beta_0 + \beta_1I(x_i=B) + \beta_2I(x_i=C)$

我想对给定的成功百分比是否相同进行假设检验$x_i = A$,$x_i = B$， 或者$x_i = C$. 例如，要测试两者之间的成功概率是否存在显着差异$x_i = A$和$x_i = B$，我可以检验原假设，$H_0: \beta_1 = 0$. 测试两者之间的成功概率是否存在显着差异$x_i = A$和$x_i = C$，我可以检验原假设，$H_0: \beta_2 = 0$.

但是我如何测试两者之间是否存在显着差异$x_i = B$和$x_i = C$? 我的困惑是$A$是参考类别，所以我不知道如何直接检验假设。

更新：对于 B 和 C 之间的区别，我会测试$H_0: \beta_2 - \beta_3 = 0$? 如果是这样，如何从 R 中的逻辑回归输出中做到这一点？