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r - 如何在 [r] 中诱导两个逆累积概率分布之间的相关性？

问题描述

我想创建一个相关的逆累积分布。目前，例如，我有两个逆分布，如下所示，但想引入例如 -0.5 的相关性。有没有办法可以做到这一点？


library(lognorm)
library(dplyr)

Var_a <- tbl_df(qlnorm(runif(1000), meanlog = 0.0326, sdlog = 0.0288))
var_b <- tbl_df(qlnorm(runif(1000), meanlog = 0.0452, sdlog = 0.0364))

cor(Var_a, var_b)

标签： rcdf

解决方案

如果您有 15 个具有相关矩阵 的变量CC，则可以使用高斯 copula 来获得相关的统一变量，使用 的 Cholesky 分解CC，然后像上面那样反转具有指定边际的变量。（例如，请参见此处）。

nv <- NROW(CC)
num_samples <- 1000
A <- matrix(rnorm(num_samples * nv), ncol = nv)
U <- pnorm(A %*% chol(CC))

如果您的 15 个变量的均值和标准差存储在向量means和stdevs中，您可以这样做：

rv <- sapply(1:nv, function(i) qlnorm(U[,i], meanlog = means[i], sdlog = stdevs[i]))

这些rv是您的模拟变量，具有接近所需的相关结构，您可以使用 进行检查cor(rv)。

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