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？