Question

我正在尝试建立一个禁忌加权线性回归。也就是说，我有一个包含i个观测值和三个不同x值的数据集。每个观察值都有权重。我想使用每个x值的weighted mean必须为零且weighted standard deviation应该为1的限制来执行加权多元线性回归。

由于我是新手，还没有声誉，所以我无法发布带有乳胶配方的图像。所以我必须用这种方式写下来。

第一个限制$\sum_{i} w_{i} X_{i,k} = 0$ for k = 1,2,3。

第二个：$\sum_{i} w_{i} X_{i,k}^2 = 1$ for k = 1,2,3。

这是一个示例数据集：

y <- rnorm(10)
w <- rep(0.1, 10)
x1 <- rnorm(10)
x2 <- rnorm(10)
x3 <- rnorm(10)
data <- cbind(y, x1, x2, x3, w)
lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data, weigths = data$w)

每个观察值的权重不必相等，而必须相加。我想将这些限制包括在回归中。有办法吗？

Answer 1

您也许可以使用广义线性模型：

glm(y ~ x1 + x2 + x3, weights = w, data=data)

数据必须是data.frame（...）。

R中的约束加权线性回归

1 个答案: