R 在模拟过程中，如何保持某些变量固定，而另一些变量是随机的？

我是R的新手，我想不出解决问题的办法

假设我创建了三个正态分布变量，x，y和z（n=100，平均值为0，sd为1）。变量相互独立（r~0）。然后我创建了两个新变量xz和yz（即x，z和y，z之间的相互作用）

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现在假设我想在计算交互作用之前，保持x和y固定，并从z随机取样（或创建一个新的z），在从z随机取样之后，计算交互作用并计算它们之间的相关系数（为了论证，假设我想这样做100次）并将100个相关性打印到一个新的数据文件中进行进一步分析。我如何做到这一点？

我不确定这是否就是你想要的。检查一下

x<-rnorm(100)
y<-rnorm(100)
z<-rnorm(100)
xz<-x*z
yz<-y*z

co<-data.frame(nrow=100, ncol=2)
for (i in 1:100){
  z[i]<-rnorm(1)
  xz[i]<-z[i]*x[i]
  yz[i]<-z[i]*y[i]
 co[i,]<-c(cor(z,x), cor(z,y))
}

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xIt似乎正是我想要的（谢谢！！！）。现在，如果我想改变Y而不是Z，我会替换Z[I]是的，这正是你需要做的。如果我的答案回答了您的所有疑问，请接受它，单击旁边的勾号，并使其变为绿色。谢谢，如果我想运行更多的相关性，比如说cor（x，y）cor（x，z）cor（y，z）cor（xz，yz），我把ncol=2改为ncol=4？