在各种分布后创建相关变量

Question

问题

在R中，我想创建长度为n的{​​{1}}个变量，这些变量由名为L的{​​{3}}给出。重要的是，cor_matrix变量可能遵循不同的分布（包括连续分布和离散分布）。

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从上面列出的r-constructing-correlated-variables进行了修改，只要所有n变量都是连续的且来自同一分布，就可以得到以下解决方案。

n

third post

但是，无法使用以下分布创建相关变量

library(psych) 

set.seed(199)

fun = function(cor_matrix, list_distributions, L)
{
    n = length(list_distributions)
    if (ncol(cor_matrix) != nrow(cor_matrix)) stop("cor_matrix is not square")
    if (nrow(cor_matrix) != n) stop("the length of list_distributions should match the number of columns and rows of cor_matrix")
    if (L<=1) stop("L should be > 1")

    fit = principal(cor_matrix, nfactors=n, rotate="none")
    loadings = matrix(fit$loadings[1:n, 1:n], nrow=n,ncol=n,byrow=F)
    cases = t(sapply(1:n, FUN=function(i, L) list_distributions[[i]](L), L=L))
    multivar = loadings %*% cases
    T_multivar = t(multivar)
    vars=as.data.frame(T_multivar)
    return(vars)
}

L = 1000
cor_matrix =  matrix(c (1.00, 0.90, 0.20 ,
                     0.90, 1.00, 0.40 ,
                     0.20, 0.40, 1.00), 
                  nrow=3,ncol=3,byrow=TRUE)

list_distributions = list(function(L)rnorm(L,0,2), function(L)rnorm(L,10,10), function(L) rnorm(L,0,1))
vars = fun(cor_matrix, list_distributions, L)
cor(vars)
plot(vars)

Answer 1

使用@NatePope和@JoshO'Brien建议的copulas

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此解决方案默认创建相关的正态分布变量，然后将它们转换为均匀分布的变量。可能有一个更高效的解决方案可以直接创建均匀分布的相关变量。