约束最小二乘法

发布于 2024-08-07 04:23:52 字数 350 浏览 11 评论 0原文

我正在 R 中对人均天然气使用量进行简单回归。回归公式如下:

gas_b <- lm(log(gasq_pop) ~ log(gasp) + log(pcincome) + log(pn) +
            log(pd) + log(ps) + log(years), 
            data=gas)
summary(gas_b)

我想包含一个线性约束,即 log(pn)+log(pd)+log(ps)=1 的 beta 系数(总和为 1)。是否有一种简单的方法可以在 R 中实现此功能(可能在 lm 函数中),而无需使用 constrOptim() 函数?

I am fitting a simple regression in R on gas usage per capita. The regression formulas looks like:

gas_b <- lm(log(gasq_pop) ~ log(gasp) + log(pcincome) + log(pn) +
            log(pd) + log(ps) + log(years), 
            data=gas)
summary(gas_b)

I want to include a linear constraint that the beta coefficients of log(pn)+log(pd)+log(ps)=1 (sum to one). Is there a simple way of implementing this (possibly in the lm function) in R without having to use constrOptim() function?

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评论(1

甜中书 2024-08-14 04:23:52

按如下方式修改回归:

gas_b <- lm(log(gasq_pop) - log(ps) ~ log(gasp) + log(pcincome) +
  I(log(pn)-log(ps)) + I(log(pd)-log(ps)) + log(years), data=gas) 
summary(gas_b)

如果 b=coef(gas_b),则相关系数为

log(pn): b[4]
log(pd): b[5]
log(ps): 1 - b[4] - b[5]

Modify your regression as follows:

gas_b <- lm(log(gasq_pop) - log(ps) ~ log(gasp) + log(pcincome) +
  I(log(pn)-log(ps)) + I(log(pd)-log(ps)) + log(years), data=gas) 
summary(gas_b)

If b=coef(gas_b), then the relevant coefficients are

log(pn): b[4]
log(pd): b[5]
log(ps): 1 - b[4] - b[5]
~没有更多了~
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