帮我使用python写一段代码，要求对线性回归结果y=ax1+bx2+c进行假设检验，其中x1,x2为自变量，a,b,c为常量

好的，我可以帮您写这段代码。在进行线性回归的假设检验时，我们需要使用t检验，来判断自变量对因变量的影响是否显著。具体步骤如下：

1. 计算模型的回归系数和截距

2. 计算模型的标准误差

3. 计算t值

4. 计算p值

根据p值与显著性水平的比较，可以判断自变量对因变量的影响是否显著。

下面是代码实现：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 构造数据
np.random.seed(0)
x1 = np.random.randn(100)
x2 = np.random.randn(100)
c = np.ones(100)
y = 2*x1 + 3*x2 + 4 + np.random.randn(100)

# 拟合线性回归模型
X = np.column_stack((x1, x2, c))
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 计算t值和p值
t_values = results.tvalues
p_values = results.pvalues

# 打印结果
print("回归系数：", results.params)
print("标准误差：", results.bse)
print("t值：", t_values)
print("p值：", p_values)

在上面的代码中，我们使用了statsmodels库来拟合线性回归模型，并计算了t值和p值。您可以根据需要修改代码中的自变量和常量，来进行您的假设检验。