R - 强制某个参数在lm()中具有正系数

Question

我想知道如何约束某些参数lm()以获得正系数.有一些包或函数(例如display)可以使所有系数和拦截为正.

例如,在这个例子中,我只想强迫x1并x2具有正系数.

    x1=c(NA,rnorm(99)*10)
    x2=c(NA,NA,rnorm(98)*10)
    x3=rnorm(100)*10
    y=sin(x1)+cos(x2)-x3+rnorm(100)

    lm(y~x1+x2+x3)

    Call:
      lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3)       
    Coefficients:
      (Intercept)           x1           x2           x3  
    -0.06278      0.02261     -0.02233     -0.99626

我试过功能nnnpls()包nnls,它可以轻松控制系数符号.遗憾的是,由于数据中的NA问题,我无法使用它,因为此函数不允许NA.

我看到函数NA可用于应用约束但我无法使其工作.

有人能让我知道我该怎么办？

Answer 1

您可以使用惩罚包：

set.seed(1)

x1=c(NA,rnorm(99)*10)
x2=c(NA,NA,rnorm(98)*10)
x3=rnorm(100)*10
y=sin(x1)+cos(x2)-x3+rnorm(100)
DF <- data.frame(x1,x2,x3,y)

lm(y~x1+x2+x3, data=DF)
#Call:
#lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3, data = DF)
#
#Coefficients:
#(Intercept)           x1           x2           x3  
#   -0.02438     -0.01735     -0.02030     -0.98203  

这给出了相同的结果：

library(penalized)

mod1 <- penalized(y, ~ x1 + x2 + x3, ~1, 
                  lambda1=0, lambda2=0, positive = FALSE, data=na.omit(DF))
coef(mod1)
#(Intercept)          x1          x2          x3 
#-0.02438357 -0.01734856 -0.02030120 -0.98202831 

x1如果将和的系数限制x2为正，它们将变为零（如预期）：

mod2 <- penalized(y, ~ x1 + x2 + x3, ~1, 
                  lambda1=0, lambda2=0, positive = c(T, T, F), data=na.omit(DF))
coef(mod2)
#(Intercept)          x3 
#-0.03922266 -0.98011223