作者chien533 (謠指部總司令)
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標題[問題] correlated data 的生成
時間Fri Jan 16 10:29:48 2009
網路上大部分關於 correlated data 的模擬生成
大概都是用 cholesky decomposition 來完成
不過目前所接觸到的範例，無論是用哪種程式
都是先分別生成兩組資料（大都用常態分配）
然後再用 cholesky decomposition 去分解 covariance matrix
再依照不同的相關係數去生新的變數....
由於分別生成兩組資料的相關程度都很低
所以可以輕易地生成相關係數從0.1~0.9的新變數
不過我現在得要用兩筆現成的資料去生成新的資料
但這兩筆資料的相關係數已經有0.4左右
換句話說及使covariance matrix的off-diagnol設定為0
新的變數的相關係數還是0.4
請問要怎樣做才能讓新變數的相關係數降到接近零
謝謝
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 152.2.149.157
1F：→ bmka:The second paragraph is hard to understand.... 01/16 12:39
2F：→ chien533:簡單說來我是要用現成資料生成新資料,但舊資料的相關係數 01/17 08:58
3F：→ chien533:已經有0.4了,所以無論如何調整cov matrix,新資料的相關係 01/17 08:59
4F：→ chien533:最小值仍為0.4,所以我想問有沒有方法降下來 01/17 08:59
5F：→ bmka:等於沒解釋 01/18 09:50
6F：→ bmka:what do you mean by "用兩筆現成的資料去生成新的資料"? 01/18 09:52
7F：→ lin15:應該就是兩個本來相關性達.4的變數 從中各抽一組樣本但兩組 01/18 10:01
8F：→ lin15:樣本間的相關要很小吧 01/18 10:01
9F：→ lin15: 母體 01/18 10:02
10F：→ chien533:算了，看來無解，我自己已經想出替代方案了 01/19 08:15
11F：推 tew:你說的從兩筆現成的數據隨機抽樣生成另外的實驗數據 01/19 10:56
12F：推 tew:然後重複數千次嗎? 那樣應該要查詢拔靴法 01/19 10:57
13F：→ bmka:先把問題說明清楚吧, 如果lin大說得是你想問的,那很簡單啊 01/19 10:59
14F：推 tew:你是要降低相關係數?? 但有點本末倒置 01/19 11:57
15F：推 tew:只要嘗試抽取多一點 總會抽到一次相關為0的樣本 01/19 11:58
16F：推 tew:但是結果你認為可信嗎? 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