如何解决获取 R 中线性混合模型的非负参数估计
我需要在 R 中创建一个线性混合模型,但参数估计必须是非负的。(beta1 和 beta2 和 beta3 > 0)模型是:
销售量 = beta1 * 上午 + beta2 * 下午 + beta3 * 晚上 + (1|品牌)
为随机效应打上烙印。
我一直在使用 lmer 包:
model <- lmer(Volume ~ morning + afternoon + evening + (1 | Brand),data=df)
summary(model)
这非常有效,但固定效应估计值(beta1、beta2 和 beta3)可能为负数或正数。我需要他们总是积极的。因为我们假设任何事情都不会减少销量。
你知道一种通过在 beta>0 中添加约束来“控制”线性混合模型的方法吗?
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