如何解决使用 R 对线性回归中的截距施加约束
Y = a + b1 * X1 + b2 * X2 + b3 * X4
我想将截取参数 a 限制为 a => 0 （即，a 应该是非负值）。
在 R 中有哪些可能的方法来做到这一点？具体来说，我会对使用 caret 包的解决方案感兴趣。
感谢您的回答。
解决方法
线性模型。
m0 <- lm(wt ~ qsec + hp + disp,data = mtcars)
m0
#
# Call:
# lm(formula = wt ~ qsec + hp + disp,data = mtcars)
#
# Coefficients:
# (Intercept) qsec hp disp
# -2.450047 0.201713 0.003466 0.006755
强制截距为零。
m1 <- lm(wt ~ qsec + hp + disp - 1,data = mtcars)
m1
#
# Call:
# lm(formula = wt ~ qsec + hp + disp - 1,data = mtcars)
#
# Coefficients:
# qsec hp disp
# 0.0842281 0.0002622 0.0072967
您可以使用 nls 对参数应用限制（在本例中为下限）。
m1n <- nls(wt ~ a + b1 * qsec + b2 * hp + b3 * disp,data = mtcars,start = list(a = 1,b1 = 1,b2 = 1,b3 = 1),lower = c(0,-Inf,-Inf),algorithm = "port")
m1n
# Nonlinear regression model
# model: wt ~ a + b1 * qsec + b2 * hp + b3 * disp
# data: mtcars
# a b1 b2 b3
# 0.0000000 0.0842281 0.0002622 0.0072967
# residual sum-of-squares: 4.926
#
# Algorithm "port",convergence message: relative convergence (4)
有关其他示例解决方案，请参阅 here。
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