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R Discussion :

Problème de simulation avec R


Sujet :

R

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut Problème de simulation avec R
    Bonjour,

    je vais faire une simulation de données de 25 individus de binormal corrélé de 1.
    Le problème avec R, il simule des données corrélées de 0.2 à 0.3, et moi je veux une data corrélée à 1 (ou bien 0.9).
    Merci par avance de m'aider si vous avez des idées pour résoudre ce problème (même avec d'autre logiciel).

    Le code R utilisé est:

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    mean1 <- -0.5
    mean2 <- -0.5
    var1 <- 0.25
    var2 <- 0.25
    covariance = correlation*var1*var2
    sigma <- matrix(data=c(var1,covariance,covariance,var2),ncol=2)
    valeur_propre <- eigen(sigma)
    if (valeur_propre$values[1] > 0 & valeur_propre$values[2] > 0){
    	x <- rmvnorm(n=nb_studies, mean=c(mean1,mean2), sigma=sigma)
    }

  2. #2
    Modératrice

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    Par défaut
    Bonjour,

    Dans quel package peut-on trouver la fonction "rmvnorm" que vous utilisez?
    J'ai vu que le package "dae" avait une fonction de ce nom mais il ne me semble pas qu'elle admette de paramètre "sigma"...

    Sinon pour info, lorsque vous mettez du code dans un message sur le forum, merci de le mettre entre "balises code" (symbole "dièse" dans la barre de personnalisation des messages). De plus, attention si possible à l'orthographe.

    Bonne continuation


    Cordialement,

    A.D.

    Forum R
    Fournir le code utilisé (pensez aux balises code !), les packages nécessaires, ainsi qu'un court mais représentatif extrait du jeu de données et les éventuels messages d'erreur.
    Recherche d'informations concernant R : RSiteSearch / tutoriels : http://r.developpez.com/cours/ .

    Pensez également au bouton "Résolu" et à voter (en bas à droite des messages) lorsque vous avez obtenu une réponse satisfaisante.

  3. #3
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    essaie ça

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    library(mvtnorm)
     
    var <- 0.25
    moy <- 0.5
    X1 <- rnorm(20, mean=moy, sd=sqrt(var))
    X2 <- rnorm(20, mean=moy, sd=sqrt(var))
    covariance <- cov(X1,X2)
    Msigma <- matrix(data=c(var,covariance,covariance,var), byrow=TRUE,ncol=2)
    valeur_propre <- eigen(sigma)
     
     
    y <- rmvnorm(n=100, mean=c(moy,moy),sigma=Msigma)
     
    plot(y)

  4. #4
    Inactif  
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    ou tu regardes ceci http://semtools.r-forge.r-project.org/sim.R

    Bon courage

  5. #5
    Nouveau candidat au Club
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    Citation Envoyé par arm3366 Voir le message
    ou tu regardes ceci http://semtools.r-forge.r-project.org/sim.R

    Bon courage
    Merci beaucoup!!!

    Le problème est avec la fonction (rmvnorm) de R, elle sous-estime la corrélation.
    Sinon, j'ai trouvé une solution consistant à simuler avec des variables uniformes et construire des vecteurs gaussiens.

    Merci.

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