SimMultiCorrData：多变量类型相关数据的模拟

生成连续（正常或非正常）、二进制、序数和计数（泊松或负数二项式）具有指定相关矩阵的变量。它还可以生成单个连续变量变量。此包可用于模拟模拟真实情况的数据集（即。临床或遗传数据集，等离子体）。所有变量均由标准法线生成带有附加中间相关矩阵的变量。模拟连续变量通过指定平均值、方差、偏度、标准峰度以及第五和第六标准使用Fleishman的三阶累积量(<doi:10.1007/BF02293811>)或Headrick’s第五阶(<doi:10.1016/S0167-9473（02）00072-5>)多项式变换。二进制和通过修改“GenOrd”中的ordsample（）函数来模拟序数变量。使用逆cdf方法模拟计数变量。有两种模拟路径其主要区别在于中间相关矩阵的计算相关方法1，使用基于模拟的对数相关校正（采用Yahav和Shmueli的2012方法，<doi:10.1002/asmb.901>). 在相关方法2中，计数变量被视为序号（改编自巴比罗和法拉利2015年对GenOrd的修改<doi:10.1002/asmb2072>). 有一个可选的错误循环，可以将最终的相关矩阵纠正为在用户指定的目标矩阵的精度值。该包还包括用于计算理论分布或实际数据集的标准累积量，检查如果目标相关矩阵在可能的相关范围内（给定分布模拟变量），总结结果（数字或图形），以验证有效功率方法pdfs，计算标准峰度下限。

版本：	0.2.2
取决于：	R（≥3.3.0）
进口：	BB公司,nleqslv公司,GenOrd公司,心理,矩阵,VGAM公司,三角形,ggplot2，网格，统计，实用程序
建议：	针织物,rmarkdown公司,打印机,测试那个
出版：	2018-06-28
内政部：	10.32614/CRAN.包装。SimMultiCorrData（模拟多重校正数据）
作者：	艾莉森·辛西娅·菲亚尔科夫斯基
维护人员：	Allison Cynthia Fialkowski<uab.edu的allijazz>
许可证：	GPL-2型
网址：	https://github.com/AFialkowski/SimMultiCorrData
需要编译：	不
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	SimMultiCorrData结果

文档：

参考手册：	模拟MultiCorrData.pdf
守夜人：	SimMultiCorrData的优点及与其他软件包的比较 模拟分布与理论分布或经验数据的比较 错误循环概述 按主题列出的函数 相关方法1和相关方法2的比较 利用第六累积量校正寻找有效的幂方法Pdfs 变量类型 数据模拟的总体工作流程

下载内容：

包源：	模拟MultiCorrData_0.2.2.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：SimMultiCorrData_0.2.2.zip，r版本：SimMultiCorrData_0.2.2.zip，r-oldrel：SimMultiCorrData_0.2.2.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：SimMultiCorrData_0.2.2.tgz，r-oldrel（arm64）：SimMultiCorrData_0.2.2.tgz，r-release（x86_64）：SimMultiCorrData_0.2.2.tgz，r-oldrel（x86_64）：SimMultiCorrData_0.2.2.tgz
旧来源：	SimMultiCorrData存档

反向依赖关系：

反向取决于：	模拟CorrMix
反向进口：	奥利
反向建议：	支架R

链接：

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