我想生成400個滿足條件的組合資料，然后將它們組合在一起。用于生成資料的三個變數之間的均值和方差相關性是：
mu <- c(45.2, 15.4, 15.4) # means
names (mu) <- c("P", "S", "Fa") # names of the three variances
sted <- c(4.830935, 3.222764, 3.222764) # standard deviations
names (sted) <- c("P", "S", "Fa") # names of the three variances
# covariance matrix:
corMat <- matrix (c(23.337931, -7.737931, -7.737931,
-7.737931, 10.386207, -5.131034,
-7.737931, -5.131034, 10.386207),
ncol = 3, byrow = T)
dimnames (corMat) <- list (row_names = c("P", "S", "Fa"),
col_names = c("P", "S", "Fa"))
生成受激資料的程序包括以下兩個步驟：
第 1 步：生成一個基于正態分布的資料，基于三個變數之間的均值和方差相關性：
set.seed(1)
library(MASS)
dat1 <- mvrnorm(n = 1, mu = mu, Sigma = corMat, empirical = F)
步驟2：檢查是否dat1有：P在范圍內45 <= P <= 55；S內12 <= S <= 22；并Fa在12 <= S <= 22. 如果dat1滿足P、S和的三個條件Fa，則接受dat1。重復步驟 1 和 2，直到獲得400可接受的資料并將rbind它們放在一起。
我發現一些相關的問題，repeat break比如這個，但我仍然停留在重復步驟1和2，直到獲取400資料和資料系結在一起。請問有人可以幫忙嗎？非常感謝。
uj5u.com熱心網友回復：
下面解決你的問題。但是，生成的dat1似乎永遠不會滿足您要強加的條件。不dat1應該除以100嗎？
nSets <- 0
data <- matrix(ncol=3)
while (nSets < 400)
{
dat1 <- mvrnorm(n = 1, mu = mu, Sigma = corMat, empirical = F)
# dat1 <- dat1/100 <-- maybe this is necessary?
if (dat1["P"] >= 0.45 & dat1["P"] <= 0.55 &
dat1["S"] >= 0.12 & dat1["S"] <= 0.22 &
dat1["Fa"] >= 0.12 & dat1["Fa"] <= 0.22)
{
nSets <- nSets 1
data <- rbind(data,dat1)
}
}
data <- data[-1,]
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