J'ai le modèle que j'ai besoin d'estimer, avec et \ pi_k \ ge0 \ text {for} k \ geq 1 .
La réponse d' Elvis à une autre question résout ce problème dans le cas de . Voici son code de cette solution:
> library("quadprog");
> X <- matrix(runif(300), ncol=3)
> Y <- X %*% c(0.2,0.3,0.5) + rnorm(100, sd=0.2)
> Rinv <- solve(chol(t(X) %*% X));
> C <- cbind(rep(1,3), diag(3))
> b <- c(1,rep(0,3))
> d <- t(Y) %*% X
> solve.QP(Dmat = Rinv, factorized = TRUE, dvec = d, Amat = C, bvec = b, meq = 1)
$solution
[1] 0.2049587 0.3098867 0.4851546
$value
[1] -16.0402
$unconstrained.solution
[1] 0.2295507 0.3217405 0.5002459
$iterations
[1] 2 0
$Lagrangian
[1] 1.454517 0.000000 0.000000 0.000000
$iact
[1] 1
Comment puis-je ajuster ce code afin qu'il puisse estimer une interception?
Ceci a été mis en ligne ici parce que mon groupe dans ma mission est ennuyé de ne pas avoir encore estimé cette régression. Je répondrai à cette question ici si / quand les autres participants au forum y arriveront en premier.