Matlab是否有语言可以求解有线性约束条件的回归问题？

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RT。如果能具体教一下用什么语言怎样求解就更好了！不胜感激~~~

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关键词：MATLAB atlab matla 约束条件 Mat MATLAB 语言 线性 求解 约束条件

看下linprog函数

2# ywh19860616

看了下，这是线性规划函数，我想要的是线性回归，但是系数要满足一个线性约束~~~不知道有没有办法实现阿

叫做 minimization of constrained least square

shirleysiren 发表于 2011-7-13 10:25
2# ywh19860616

看了下，这是线性规划函数，我想要的是线性回归，但是系数要满足一个线性约束~~~不知道有没有办法实现阿

这个在Stata软件下很容易实现
matlab没有具体用过，请版主帮忙

shirleysiren 发表于 2011-7-13 10:25
2# ywh19860616

看了下，这是线性规划函数，我想要的是线性回归，但是系数要满足一个线性约束~~~不知道有没有办法实现阿

你想要的应该是

regress d=C*x+epsilon,  s.t. A*x<=b, H*x=h 约束

那么使用
x=lsqlin(C,d,A,b,H,h)即可

这类问题被称为受约束回归：有线性约束，非线性约束，等式约束，不等式约束。等式约束中的线性约束可以采用检验的方法求解：即先进行估计，然后再检验等式约束是否成立。
也可对模型参数施加非线性约束，施加非线性约束得到受约束回归模型，该模型必需采用非线性最小二乘法（nonlinear least squares）进行估计。   非线性约束检验是建立在最大似然原理基础上的,有最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验.
不等式约束可以采用拉格朗日乘数检验。拉格朗日乘数检验则只需估计受约束模型。如果某一约束为真，则该约束条件对最大似然函数值的影响很小，于是，相应的拉格朗日乘数的值应接近于零。    因此，拉格朗日乘数检验就是检验某些拉格朗日乘数的值是否“足够大”，如果“足够大”，则拒绝约束条件为真的假设。