R 由于负确定性，无法通过cholesky分解生成相关变量

我想生成3个变量，x1，x2，x3，其中x1与x2和x3高度相关，但x2和x3不相关。相关矩阵是

corr= (1, 0.8, 0.8，

       0.8, 1, 0，

       0.8, 0, 1)

但这不能通过cholesky分解实现，正如理论所示，你可以在这里找到：

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有没有其他简单的方法？非常感谢。

您能否澄清一下：您是否正在尝试生成一个完整的数据集，其中包含理论上不可能具有的相关属性？嗯。。。（请注意，如果您选择NA友好的计算相关矩阵的方法，您还可以生成一个包含大量NA值的不完整数据集，从而实现相关矩阵）。这是不可能的，因为相关矩阵不是正定的，而是负定的（具有负特征值）。一个负定矩阵不能被cholesky分解。因此，我们不能通过cholesky分解生成变量。我想要一个完整的数据集。你需要像你提供的例子那样的相关矩阵吗？它可以有不同的结构吗？可以稍微膨胀零点，但不超过0.1将0.8更改为0.7，并且可以使用

mvtnorm

库中的

mvrnorm

从多元正态生成值。