#python #mixed-models
#питон #смешанные модели
Вопрос:
Я пытаюсь использовать смешанную линейную модель для набора данных в Python. Я могу легко создать нормальную смешанную линейную модель, используя, например, модель состояния для модели, в которой я хочу предсказать y = p_0 p_1 * x_1 p_2 * x_2 в группах, определенных g:
import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf md = smf.mixedlm("y ~ x_1 x_2", df, groups=df["g"], re_formula="~x_1 x_2") mdf = md.fit(method=["lbfgs"]) print(mdf.summary()) Однако я хотел бы наложить некоторые ограничения на x_1 и x_2. Например, я хочу, чтобы x_1 был положительным, а x_2 находился в пределах 0 и 1. Можно ли наложить ограничения на параметры в смешанной линейной модели??