Python中具有多個約束的約束回歸

Question

我目前正在使用以下方法在Python中設置約束回歸

import statsmodels.api as sm

model = sm.GLM(Y,X)    
model.fit_constrained 

'''Setting the restrictions on parameters in the form of (R, q), where R 
and q are constraints' matrix and constraints' values, respectively. As
for the restriction in the aforementioned regression model, i.e., 
c = b - 1 or b - c = 1, R = [0, 1, -1] and q = 1.'''

StatsModel提供的函數，但在嘗試使用多個約束進行設置時遇到一些問題。 我有七個系數，包括一個常數。 我要進行設置，以使虛擬1和虛擬2的加權和等於零，並且虛擬3和虛擬4的加權和等於零。 要使用一個約束示例，

results = model.fit_constrained(([0, 0, 0, a, b, 0, 0], 0))

其中a和b是虛擬3和虛擬4的權重，並且是我預先定義的變量。

如果沒有a和b變量，並且虛擬變量的權重相等，則可以使用以下語法

fit_constrained('Dummy1 + Dummy2, Dummy3 + Dummy4')

但是當我嘗試使用類似的語法時

results = model.fit_constrained(([0, 0, 0, a, b, 0, 0], 0),([0, c, d, 0, 0, 0, 0], 0)) 

我得到錯誤

ValueError: shapes (2,) and (7,6) not aligned: 2 (dim 0) != 7 (dim 0)

有人有什么想法嗎？ 非常感謝！

Answer 1

我仍然不確定您正在運行哪種模型（發布最小，完整和可驗證的示例肯定會有所幫助），但是以下操作對於GLM應該適用。 根據文檔 ，我們有

約束 （ 公式表達式或元組 ）–如果是元組，則約束必須由兩個數組（constraint_matrix，constraint_value），即（R，q）給出。 否則，約束可以給出為字符串或字符串列表。 有關詳細信息，請參見t_test。

這意味着函數調用應遵循以下幾行：

R = [[0, 0, 0, a, b, 0, 0],
     [0, c, d, 0, 0, 0, 0]]
q = [0, 0]

results = model.fit_constrained((R, q))

這應該可以工作，但是由於我們沒有您的模型，因此我不確定R * params = q必須根據文檔確定。