R 仿真过程中特征值中的非方矩阵

我用

MASS

软件包做了

mvn

模拟

模拟应具有

X

和

Y

的平均值和方差以及选定的相关性。到目前为止，这是可行的：

    K=0.1
    Sim <- data.frame(X,Y)
    CovM <- matrix(data=c(var(X),(-k)*sd(X)*sd(Y),(-k)*sd(X)*sd(Y),var(Y),ncol=2,nrow=2)
    MVSim <- mvrnorm(n, mu=colMeans(Sim), Sigma=CovM, empirical=TRUE)

解决方案可能非常简单。但是我不明白为什么我首先没有得到一个错误，但是复制这个过程不起作用。

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非常感谢你的帮助

嗨，你已经忘记了循环中的“矩阵”嘿，我现在已经编辑了我的帖子-不幸的是它仍然不起作用！如果没有可复制的例子，很难说问题出在哪里，但很明显，共变矩阵的大小不合适。您应该在执行MVP之前检查矩阵。检查代码时，有一些括号遗漏：covmt协方差矩阵一定有问题。我没有弄清楚到底是什么。但是命名第一次运行的MVSim1并在循环中使用Sigma=Cov（MVSim1），它成功了谢谢你的帮助！

    for(i in seq(1,m, by=2)){
      MVSimOB[, i:(i+1)] <- mvrnorm(n, mu=colMeans(Sim), Sigma=CovM, empirical=TRUE)

  Sigma = matrix(c(var(SimYOB),  : 
  Indices out of borders