Adriele, boa tarde! Tentei adaptar seu código R com base no que entendi do script em SAS. Veja se pode ser útil... ### <code r> library(MASS) { set.seed(1357) n <- 1000 # tamanho da amostra gerada (N) p <- 2 # numero de variáveis a serem geradas (K) ME <- rep(1, p) rho <- -0.2 # correlacao negativa - 0.2 sigma2 <- 1 sigma <- sigma2 * ((1-rho)*diag(p)+rho*matrix(1, p, p)) SI <- mvrnorm(n, ME, sigma) } apply(SI, 2, mean) # ~ 1 # [1] 1.037774 1.017846 cor(SI) # ~ sigma # [,1] [,2] # [1,] 1.0000000 -0.1973338 # [2,] -0.1973338 1.0000000 mu <- c(0.0067, 0.1374) mean(0.0017*SI[,1]) # ~ 0.0017 mean(0.0024*SI[,2]) # ~ 0.0024 RES <- data.frame(X1=0.0067+0.0017*SI[,1], X2=0.1374+0.0024*SI[,2]) round(cbind(RES=colMeans(RES), INI=mu),4) # RES INI # X1 0.0085 0.0067 # X2 0.1398 0.1374 cor(RES) # X1 X2 # X1 1.0000000 -0.1973338 # X2 -0.1973338 1.0000000 ### </code> ================================================ Éder Comunello Researcher at Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) MSc in Environ. Sciences (UEM), Agronomist (UEM) --- Embrapa Agropecuária Oeste, Dourados, MS, Brazil |<O>| ================================================ GEO, -22.2752, -54.8182, 408m UTC-04:00 / DST: UTC-03:00 Em 17 de outubro de 2016 16:05, Adriele Giaretta Biase via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
Olá pessoal,
tenho uma dúvida com relação à geração de variáveis aleatórias normais multivariadas no R.
Eu gostaria de gerar duas variáveis aleatórias (x1, x2) usando distribuição normal multivariada com estrutura de correlação entre elas. A Estrutura da matriz de correlação foi estimada antes com base num banco de dados reais (com correlação fraca de - 0.2). Porém, essas variáveis não podem ser negativas, Ex. x1 tem média e variância, respectivamente, iguais a 0.0067 e 0.0017; x2 tem média e variância, respectivamente, iguais a 0.1374 e 0.0024. Eu gero as variáveis da seguinte forma:
*Programa usado no R:*
# Simulando os parâmetros com estrutura de correlação entre eles
n <- 1000 # tamanho da amostra gerada
p <- 2 # numero de variáveis a serem geradas
library(MASS)
# construíndo a matriz de correlação para usar nas simulações, baseadas na característica da amostra coletada
mu<-rep(0, times = p)
rho <- - 0.2 # correlacao negativa - 0.2
sigma2 <- 1
Sigma <- sigma2 * ((1-rho)*diag(p)+rho*matrix(1, p, p))
X1 <- 0.0096 # Media da variavel x1
X2 <- 0.1203 # Media da variavel x2
media <- c(X1,X2)
y <- mvrnorm(n, media, Sigma)
cor(y)
apply(y, 2, mean)
y
[1,] 0.309910452 1.0642521083
[2,] -0.251583312 1.8909032058
[3,] 1.330362012 -1.1239501814
[4,] -0.793399464 -1.5433056284
[5,] 2.165144843 -0.2645184534
[6,] 0.532777085 1.0910864562
[7,] -1.612135390 2.0489354648
[8,] -0.430529913 1.0312062602
...
Quando gero as simulações para x1 e x2 usando a função *mvrnorm*, o resultado me retorna alguns valores negativos para as variáveis, isso não poderia ocorrer. Teria alguma outra função em que eu possa fornecer a variância de cada uma dessas variáveis, além da estrutura de correlação? Como poderia contornar essa situação, usando o R?
*Obs:* No SAS, a seguinte programação funciona perfeitamente:
*proc* *iml*;
wrksize=*100000*;
K=*2*;
N=*1000*; /* tamanho da amostra */
M={*0* *0*};
S={ *1* -*0.5283*,
-*0.5283* *1* };
X=shape(*0*,K,N);
ME=*0*; SI=*1*;
DO I=*1* TO K;
DO J=*1* TO N;
if I>*1*
then
do;
ME=M[I]+(S[*1*:I-*1*,I])`*(inv(S[*1*:I-*1*,*1*:I-*1*])*(X[*1*:I- *1*,J]-M[*1*:I-*1*]));
SI=S[I,I]-(S[*1*:I-*1*,I])`*(inv(S[*1*:I-*1*,*1*:I-*1*])*(S[*1* :I-*1*,I]));
end;
X[I,J]=ME+NORMAL(*0*)*SQRT(SI);
END;
END;
Z=t(X);
varnames='X1':'X2';
create NOVO from Z[colname=varnames];
append from Z;
*quit*;
*data* MEXT; set NOVO;
options ps=*66* ls=*75*;
X1=*0.0067*+*0.0017**X1; /* normal */
X2=*0.1374*+*0.0024**X2; /* normal */
*proc* *corr* data=MEXT;
var X1 X2;
*run*;
-- Adriele Giaretta Biase. Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA. Doutora em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP Contato: (19) 98861-0619.
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