我在R中估计了一个模型，现在想添加一个约束条件，强制其中一个系数小于另一个系数。我该如何做？
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如果您确实需要使用lm或nls，而无法使用任何可以指定约束条件的工具，则一种方法是重新参数化模型，使得系数差异本身成为一个参数。
例如，如果您有一个包含b1 * x1 + b2 * x2的模型，但其中b2> b1，您可以将其编码为b1 * x3 + d * x2，其中x3 = x1 + x2，d代表b2-b1。现在，您需要强制执行d> 0。您只需再次重新参数化，比如令d = exp（k），然后使用nls拟合新模型b1 * x3 + exp（k）* x2，其中您的参数是b1和k。一旦估计出来，您就可以计算出b2的估计值，即b1 + exp(k)。那么，b1保证小于b2。
但是，nls允许您指定上下限，因此您应该能够将0作为d的下限（尽管这可能无法保证严格不等式）。
希望这有所帮助。
例如，如果您有一个包含b1 * x1 + b2 * x2的模型，但其中b2> b1，您可以将其编码为b1 * x3 + d * x2，其中x3 = x1 + x2，d代表b2-b1。现在，您需要强制执行d> 0。您只需再次重新参数化，比如令d = exp（k），然后使用nls拟合新模型b1 * x3 + exp（k）* x2，其中您的参数是b1和k。一旦估计出来，您就可以计算出b2的估计值，即b1 + exp(k)。那么，b1保证小于b2。
但是，nls允许您指定上下限，因此您应该能够将0作为d的下限（尽管这可能无法保证严格不等式）。
希望这有所帮助。
- Glen_b
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1nls 中的上下限仅适用于端口算法。 - Matthew Plourde
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