Rでカテゴリカルデータで係数に制約をつけた回帰を実現する方法 質的データ - arupaka-_-arupakaの日記
カテゴリカルデータで制約付の回帰。 結局結論をまとめると y=a1*x1+a2*x2+a3*x3+Cで、 x=[1,2,3], x1,x2,x3ダミー変数のとき(0,1)、 a<-NULL a[1]<-100 a[2]<-300 a[3]<-400 aa<-rbinom(size=2,1000,prob=0.5)+1 y<-a[aa]+rnorm(1000) x<-factor(aa) lm(y~factor(x),list(x = contr.sum)) 結果 Call: lm(formula = y ~ x, contrasts = list(x = contr.sum)) Coefficients: (Intercept) x1 x2 266.69 -166.68 33.33 とすれば、回帰係数a1:x1とa2:x2が求められる。a3=(0-a1-a2)となる。 一方、 lm(y~f
Rでパラメータ制約付き非線形最適化とパラメータ制約付の最小二乗法とロジスティック回帰（カテゴリカルデータ､質的データ） - arupaka-_-arupakaの日記
Rでパラメータ制約付非線形最適化 Rsolnpパッケージをもちいる。 Rで非線形制約条件付非線形最適化を行う方法 by Rsolnp http://d.hatena.ne.jp/teramonagi/20091217/1261048574を参考に とりあえず最小二乗法でためす. library(Rsolnp) #答えと問題のデータを作成 #y=5*x1-8*x2-3*x3 a1<-5 a2<--8 a3<--3 x1<-rnorm(1000,mean=0,sd=1) x2<-rnorm(1000,mean=0,sd=1) x3<-rnorm(1000,mean=0,sd=1) y<-a1*x1+a2*x2+a3*x3+1*rnorm(1000,mean=0,sd=1) ###最小二乗法の目的関数 eq1 <- function(x) { a1<-x[1] a2<-x[2] a3<-x[3]
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