为3个变量创建所有可能的相关矩阵

我想模拟3个具有特定相关结构的变量（通常用平均值= 1和sd = 1分配）。为3个变量创建所有可能的相关矩阵

对于每个我想要经过相关的变量值0.1〜0.9的三个变量的0.1

SO可能的相关的增量将是

X1 X2 X3 
0.1 0.1 0.1 
0.1 0.1 0.2 
0.1 0.1 0.3 
.. 
0.9 0.9 0.9

在我想结束使用这三个相关值来构造方差 - 协方差矩阵。

有没有简单的方法来做到这一点？

如果我理解正确，您希望生成一组（可能）729个数据集，每个数据集都有不同的相关结构？ –

是的，这正是我正在寻找的 – user6193945

好的，那么请注意，一些“相关矩阵”实际上不是相关矩阵：它们将具有负的特征值。例如组合0.8 0.7 0.1将给出不是相关矩阵的东西。（我跑了一些计算，我认为这涉及729个可能的组合中的78个） –

尝试将R包mvtnorm。

定义你的相关矩阵s，并模拟像这样的变量：

x<-rmvnorm(n, mean = rep(0, nrow(sigma)), sigma = s)

现在你可以构造一个循环，并办理要S的所有组合。

2016-05-12 14:22:53

我认为可以在这里使用'mapply'而不是显式循环，例如do.call（mapply，c（FUN = function（i，j，k）{i + j + k），expand.grid（i = 1：3，j = 1：3，k = 1：3）））' –

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