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如何生成一个数字序列，它具有特定的相关性（例如 0.56），并且将由……说 50 个数字与 R 程序组成？泰。

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假设您的意思是两个具有相关性 0.56 的值的正态/高斯向量

我们可以mvrnorm()从包MASS中使用

require(MASS)
out <- mvrnorm(50, mu = c(0,0), Sigma = matrix(c(1,0.56,0.56,1), ncol = 2),
               empirical = TRUE)

这使

> cor(out)
     [,1] [,2]
[1,] 1.00 0.56
[2,] 0.56 1.00

该empirical = TRUE位很重要，否则实现的实际相关性也受到随机性的影响，并且不会完全是规定的值，对于较小的样本具有较大的差异。

假设您的意思是 0.56 和高斯随机变量的滞后 1 相关性

为此，您可以使用以下arima.sim()功能：

> arima.sim(list(ar = 0.56), n = 50)
Time Series:
Start = 1 
End = 50 
Frequency = 1 
 [1]  0.62125233 -0.04742303  0.57468608 -0.07201988 -1.91416757 -1.11827563
 [7]  0.15718249  0.63217365 -1.24635896 -0.22950855 -0.79918784  0.31892842
[13]  0.33335688 -1.24328177 -0.79056890  1.08443057  0.55553819  0.33460674
[19] -0.33037659 -0.65244221  0.70461755  0.61450122  0.53731454  0.19563672
[25]  1.73945110  1.27119241  0.82484460  1.58382861  1.81619212 -0.94462052
[31] -1.36024898 -0.30964390 -0.94963216 -3.75725819 -1.77342095 -1.20963799
[37] -1.76325350 -1.20556172 -0.94684678 -0.85407649  0.14922226 -0.31109945
[43]  0.39456259  0.89610859 -0.70913792 -2.27954408 -1.14722464  0.39140446
[49]  0.66376227  1.63275483
于 2012-11-08T15:05:06.583 回答
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如果您不想指定这些矩阵，其他选项corgen来自ecodist：

library("ecodist")
xy <- corgen(len = 50, r = 0.56, epsilon = 0.01)

或滚动你自己的：

simcor <- function (n, xmean, xsd, ymean, ysd, correlation) {
    x <- rnorm(n)
    y <- rnorm(n)
    z <- correlation * scale(x)[,1] + sqrt(1 - correlation^2) * 
             scale(resid(lm(y ~ x)))[,1]
    xresult <- xmean + xsd * scale(x)[,1]
    yresult <- ymean + ysd * z
    data.frame(x=xresult,y=yresult)
}

测试

> r <- simcor(n = 50, xmean = 12, ymean = 30, xsd = 3, ysd = 4, correlation = 0.56)
> cor(r$x,r$y)
[1] 0.56
于 2012-11-08T15:57:21.523 回答
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使用rmvnormfrom mvtnormpackage 从多元正态分布中采样。例如对于 0.56 的相关性：

library("mvtnorm")
foo <- rmvnorm(10000,c(0,0),matrix(c(1,0.56,0.56,1),2,2))

测试：

> cor(foo[,1],foo[,2])
[1] 0.5611207
于 2012-11-08T14:55:57.123 回答