如果回归量和响应都是数字，则默认选择和因此，线性检验统计量只是乘积的总和。这基本上对应于协方差或相关性的主要成分 - 并且随着线性检验统计量的后续标准化，它成为相关性检验统计量。$X_{ji}$$Y_i$$g(\cdot)$$h(\cdot)$$T_j$$X_{ji} \cdot Y_i$$T_j$

如果其中一个变量是分类变量，则相应的变换（或）是所有虚拟变量的矩阵。因此，两个分类变量的标准化检验统计量对应于检验统计量。如果一个变量是数字变量，而另一个变量是分类变量，您将获得 ANOVA 类型的检验。其他转换也是可能的，适用于审查生存响应或有序响应等。$g(\cdot)$$h(\cdot)$$\chi^2$

如果您想“手动”执行测试，您可以探索包中的independence_test()功能以coin进行条件推理。Hothorn 等人的“A Lego System for Conditional Inference” ( doi:10.1198/000313006X118430 ) 中提供了介绍，其预印本版本也可在vignette("LegoCondInf", package = "coin").