Question

我希望创建一个数据点向量，平均值为50，标准差为1.然后，我希望再次创建第二个数据点向量，平均值为50，标准差为1，与第一个向量的相关性为0.3。数据点的数量并不重要，但理想情况下我会有100个。

Generating two correlated random vectors中提到的方法没有回答我的问题，因为（由于随机抽样）SD和均值偏离了所需的数字太多。

Answer 1

我找到了一个方法，虽然它很难看。我仍然会欢迎一个答案，详细说明了一种更优雅的方法来获得我想要的东西。

z = 0;

while z < 1
    mu = 50
    sigma = 1
    M = mu + sigma*randn(100,2);
    R = [1 0.3; 0.3 1];
    L = chol(R)
    M = M*L;
    x = M(:,1);
    y = M(:,2);
    if (corr(x,y) < 0.301 & corr(x,y) > 0.299) & (std(x) < 1.01 & std(x) > 0.99) & (std(y) < 1.01 & std(y) > 0.99);
    z = 1;
    end
end

然后，我计算了矢量y的平均值，并计算出它高于50的平均值。然后我从向量y中的每个元素中减去该数字，以便将平均值减少到50。

Answer 2

你可以一起创建两个向量...我不明白你单独定义它们的原因。这是多变量分布的概念（只是为了确保我们有相同的术语）...... 无论如何，我猜你几乎已经在我所谓的最简单的方法那样做了：

方法1：

使用matlab函数mvnrnd [请记住，mvnrnd使用可以根据相关性和方差计算的协方差矩阵）

方法2：

我不太确定，但我认为它与你正在做的非常接近（实际上我怀疑与if (corr(x,y) < 0.301 & corr(x,y) > 0.299) & (std(x) < 1.01 & std(x) > 0.99) & (std(y) < 1.01 & std(y) > 0.99)有关）我不明白你必须这样做的原因。请参阅主题＆＃34;从分布中绘制值＆＃34;在维基百科Multivariate normal distribution。

如何在MATLAB中生成相关数据，具有预先指定的SD和平均值？

2 个答案: