R 基于正态分布的模拟球形数据

我对下面的问题一无所知。谢谢你的帮助。

---

“使用n=1000个观测值和p=3个协变量（所有随机变量均来自标准正态分布）模拟数据。创建两个类别变量，将半径为1.5、以三维零为中心的球体内的所有观测值分配给一个类别，将所有其他类别分配给第二个类别。”

下面是一个2D示例，让您开始

library(ggplot2)
library(grid)

正态分布的样本x&y坐标（默认平均值=0，标准差=1）

分配到类别

df$category <- ifelse(df$r < 1, "in", "out")

---

这看起来像是一个家庭作业问题，我让你来解决：-）

df$r = sqrt(df$x^2 + df$y^2)

df$category <- ifelse(df$r < 1, "in", "out")

ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = category)) + 
    geom_point() +
    coord_equal() + 
    annotation_custom(grob=circleGrob(r=unit(1,"npc"), gp = gpar(fill = NA)), xmin=-0.5, xmax=0.5, ymin=-0.5, ymax=0.5)