如何从 R 中的自相关双变量分布中生成数字？

Question

我的目标是在 R 中的值之间生成具有自相关性的二元分布，以模拟一些统计数据。

我已经能够使用 rmvnorm 和手动自相关生成二元分布，其中 Xt[k] = mu*(1-fi) + fiXt[k-1] + sigEt，但我无法生成包含这两个概念的分布。有人有想法吗？

对于二元分布，我使用了：

m = c(mean1, mean2) #mean vector
sig = matrix(c(vr1^2, cov, cov, vr2^2), nrow = 2) #covariance matrix 
DNB = rmvnorm(n, mean = m, sigma = sig)

Answer 1

portes 包提供了 varima.sim() 函数，可能对你有用吗？

创建双变量序列 DNB 后，您可以将它们用作具有 k = 2 个变量的 VAR(1) 模型中的创新：

library(portes)
x <- varima.sim(model=list(ar=array(c(0.1,0.9,0.9,0.1),dim=c(2,2,1))), n = N, k = 2, innov = DNB)

我为自回归部分创建了一个 phi 矩阵。

您可以通过使用 varima.sim() 函数中的常量参数在上面包含一个常量项。