Question

我想在Stata中生成5个相关变量。四个正态分布，具有特定的平均值和标准偏差，一个跟随bernoulli，概率为0.60。

我试图遵循帖子中给出的建议： How to generate correlated Uniform[0,1] variables

我的代码如下：

[Parameter("aaa", typeof(int), "this is aaa")]
[Parameter("bbb", typeof(bool), "this is bbb")]
[Serializable]
public class Number : DataElement
{
       ...
}

我已经得到了我想要的东西，因为生成的变量所具有的值是预期的。

但是，我的方法是否正确？如果没有，你会如何修改代码，以便在科学合理的情况下正确地提供所需的结果？

Answer 1

您的代码存在一些问题。首先，相关矩阵的变换仅对生成统一变量的特殊情况有用，但您需要相关法线和二项式。其次，您不需要使用rnormal重新生成var1-var4，因为corr2data已经为您执行了此操作。第三，你的相关矩阵不是正（半）明确的，所以代码不会像我所写的那样运行。第四，你需要应用伯努利分布的逆CDF来模拟来自该分布的抽取（链接帖子中的第3步），而不是使用rbinomial()。

这是一个简单的例子，有两个法线和一个伯努利：

clear
local p=0.6
matrix m = (10,0,0) 
matrix sd = (5,1,1)

/* I am shooting for corr(n1,b)=0.5 and corr(n2,b)=0.75, so I exaggerate their correlations in the bottom row */
matrix c = /// 
(1, /// 
0.5, 1, ///
0.64, 0.95,1)    

corr2data n1 n2 b, n(10000) corr(c) means(m) sds(sd) cstorage(lower)

/* Steps 2-3 for the one Bernoulli variable */
replace b = cond(normal(b)>=(1-`p'),1,0)

/* Check that we did things correctly */
corr, means
qnorm n1
qnorm n2
prtest b = `p'

一般情况下，您必须使用法线和伯努利变量之间的相关性，以便根据需要提供结果。可以自动执行此搜索（或提出分析近似值），但我没有时间对其进行编码或解决。

在Stata中生成相关变量

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