statsmodels.api beta约束

如果你需要进行带约束的线性回归，可以使用`scipy.optimize`库中的优化函数来实现。其中，`minimize()`函数可以用于最小化带约束的目标函数。

下面是一个简单的示例，展示了如何进行带约束的线性回归：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 准备示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 3.5, 6, 8, 9])

# 定义目标函数
def objective_function(beta):
    return np.sum((np.dot(X, beta) - y) ** 2)

# 定义约束条件
constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda beta: np.sum(beta) - 1})
# 初始化参数
beta_initial = np.zeros(X.shape[1])

# 最小化目标函数
result = minimize(o