作者chien533 (谣指部总司令)
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标题[问题] correlated data 的生成
时间Fri Jan 16 10:29:48 2009
网路上大部分关於 correlated data 的模拟生成
大概都是用 cholesky decomposition 来完成
不过目前所接触到的范例，无论是用哪种程式
都是先分别生成两组资料（大都用常态分配）
然後再用 cholesky decomposition 去分解 covariance matrix
再依照不同的相关系数去生新的变数....
由於分别生成两组资料的相关程度都很低
所以可以轻易地生成相关系数从0.1~0.9的新变数
不过我现在得要用两笔现成的资料去生成新的资料
但这两笔资料的相关系数已经有0.4左右
换句话说及使covariance matrix的off-diagnol设定为0
新的变数的相关系数还是0.4
请问要怎样做才能让新变数的相关系数降到接近零
谢谢
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 152.2.149.157
1F：→ bmka:The second paragraph is hard to understand.... 01/16 12:39
2F：→ chien533:简单说来我是要用现成资料生成新资料,但旧资料的相关系数 01/17 08:58
3F：→ chien533:已经有0.4了,所以无论如何调整cov matrix,新资料的相关系 01/17 08:59
4F：→ chien533:最小值仍为0.4,所以我想问有没有方法降下来 01/17 08:59
5F：→ bmka:等於没解释 01/18 09:50
6F：→ bmka:what do you mean by "用两笔现成的资料去生成新的资料"? 01/18 09:52
7F：→ lin15:应该就是两个本来相关性达.4的变数 从中各抽一组样本但两组 01/18 10:01
8F：→ lin15:样本间的相关要很小吧 01/18 10:01
9F：→ lin15: 母体 01/18 10:02
10F：→ chien533:算了，看来无解，我自己已经想出替代方案了 01/19 08:15
11F：推 tew:你说的从两笔现成的数据随机抽样生成另外的实验数据 01/19 10:56
12F：推 tew:然後重复数千次吗? 那样应该要查询拔靴法 01/19 10:57
13F：→ bmka:先把问题说明清楚吧, 如果lin大说得是你想问的,那很简单啊 01/19 10:59
14F：推 tew:你是要降低相关系数?? 但有点本末倒置 01/19 11:57
15F：推 tew:只要尝试抽取多一点 总会抽到一次相关为0的样本 01/19 11:58
16F：推 tew:但是结果你认为可信吗? 01/19 11:58
17F：→ bmka:Actually, you may just sample independently from the two 01/22 03:59
18F：→ bmka:sets of covariate values; that is, ignoring the pairing 01/22 04:01
19F：→ bmka:relationship. Then by definition this will result in 01/22 04:03
20F：→ bmka:independence. 01/22 04:03