3

線形回帰を実行しようとしていますが、正の係数を持つ変数のみを使用しようとしています (これはハードしきい値と呼ばれていると思いますが、よくわかりません)。

例えば：

> summary(lm1)

Call:
lm(formula = value ~ ., data = intCollect1[, -c(1, 3)])

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-15.6518  -0.2089  -0.0227   0.2035  15.2235 

Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)     0.099763   0.024360   4.095 4.22e-05 ***
modelNum3802    0.208867   0.008260  25.285  < 2e-16 ***
modelNum8000   -0.086258   0.013104  -6.582 4.65e-11 ***
modelNum8001   -0.058225   0.010741  -5.421 5.95e-08 ***
modelNum8002   -0.001813   0.012087  -0.150 0.880776    
modelNum8003   -0.083646   0.011015  -7.594 3.13e-14 ***
modelNum8004    0.002521   0.010729   0.235 0.814254    
modelNum8005    0.301286   0.011314  26.630  < 2e-16 ***

上記の回帰では、モデル 3802、8004、および 8005 のみを使用したいと思います。各変数名をコピーして貼り付けずにこれを行う方法はありますか?

4

3 に答える 3

3

を使用する代わりにlm、二次計画法で問題を定式化できます。

線形係数がすべて正であるという制約に従って、二乗複製誤差の合計を最小化します。

このような問題は、パッケージlseiから使用して解決できます。limSolveあなたの例を見ると、次のようになります。

x.variables <- c("modelNum3802", "modelNum8000", ...)
num.var <- length(x.variables)

lsei(A = intCollect1[, x.variables],
     B = intCollect1$value,
     G = diag(num.var),
     H = rep(0, num.var))
于 2012-03-29T01:22:42.900 に答える