是否有可能使用来自 statsmodels 的 OLS 以手动声明某些系数的方式指定线性回归？
Is there possibility to specify a linear regression using a OLS from statsmodels in way that some coefficients are declare manually?
我想使用来自 statsmodels 的 OLS 构建线性回归。我对手动声明某些解释变量的系数有疑问。
是否有可能以这样的方式对模型进行参数化：对于 10 个变量中的 4 个，我将手动输入系数，其余的拟合方法将计算它们的值？
或者您可能知道另一种方法？
非常感谢所有的回答！
MP
是的，分两步。首先，您采用这些手动系数，将它们与相应的 ('manual') 变量相乘以获得向量，然后从目标中减去它们。
然后，你可以取一个普通的OLS，得到其余变量的系数。
假设您有两个变量，x1 和 x2，并且想要为 w1 设置权重。你可以简单地推断
w2 =(x2**T * x2) ** (-1) * x2 ** T * (y - w1 * x1)
我想使用来自 statsmodels 的 OLS 构建线性回归。我对手动声明某些解释变量的系数有疑问。
是否有可能以这样的方式对模型进行参数化：对于 10 个变量中的 4 个，我将手动输入系数，其余的拟合方法将计算它们的值？
或者您可能知道另一种方法？
非常感谢所有的回答！
MP
是的，分两步。首先，您采用这些手动系数，将它们与相应的 ('manual') 变量相乘以获得向量，然后从目标中减去它们。 然后，你可以取一个普通的OLS，得到其余变量的系数。
假设您有两个变量，x1 和 x2，并且想要为 w1 设置权重。你可以简单地推断
w2 =(x2**T * x2) ** (-1) * x2 ** T * (y - w1 * x1)