Matrix 多变量约束回归

我有大约200个假人，并希望运行一个约束OLS回归，在这里我强制要求假人上所有系数的总和等于1

一个选项是键入：

constraint define 1 dummy_1+dummy_2 +...+dummy_200=1

cnsreg y x_1 x_2 dummy_1-dummy_200, c(1)

…但键入约束显然会非常痛苦

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有没有办法快速定义如此大的约束？矩阵形式将是非常快速和直接的，但在网上和Stata指南中大量阅读之后，我不清楚如何以矩阵形式进行约束，以及它们是否可行。

这至少有两个方面，如何进行以及它是否在统计意义上有效

如何做到这一点似乎比您担心的要容易，因为困难之处在于在变量名之间插入“+”符号，这就是字符串操作。差不多

unab myvars : dummy_* 
local myvars : subinstr local myvars " " "+", all
mac li 
constraint 1 `myvars' = 1 

你应该开始了。

宏列表

是这样的，您可以看到您所做的事情，特别是如果它不是您想要的

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从统计学上讲，它是否适用于你不在本论坛讨论范围之内，但如果这是唯一的限制，请注意，它与所有类型的负系数和正系数一致。也许你的问题有一些特殊的特点，使它成为一个自然的约束，但我的直觉是，这样的模型将很难估计

我会采取完全不同的方法。这种约束通常发生在为一组指标变量尝试不同的编码方案时。如果是这样的话，我会使用Stata's，并结合使用