Я хочу смоделировать зависимые (с изменением корреляции rho) переменные, чтобы «воспроизвести» эту цифру .
Точка прерывания корреляции
rho = 0 для X = x <= 2,4 <br>rho = 0,5 для X = x> 2,4
Bivariate DistributionY | X
X = N ~ (mu_x, sd_x)
Y | X = N ~ (mu_x + sd_x / sd_y * rho (Y-mu_y), (1-rho ^ 2) sd_x)
Дано:
mu_x = 3,13;sd_x = 0,6
mean_y = 31,3;sd_y = 6,7
Мой код работает для генерации коррелированных данных, 
, но пропускает "точку останова" .Вот мой код для сюжета выше:
X = rnorm (n, mean_x, sd_x)
Y = rnorm (n, mean_y + sd_y / sd_x * rho * (X-mean_x),(1-rho ^ 2) * sd_y)
Как мне сделать rho = f (x)?В настоящий момент я склеиваю два распределения вместе, чтобы получить хоккейную клюшку, похожую на блок разброса.:
# Correlated Vectors (X, Y) - Hockey Stick
set.seed = 47
n = 729
mean_x = 3.13; sd_x = 0.6 # FEV
mean_y = 31.3; sd_y = 6.7 # O2max
# rho and breakpoint
rho = 0.7; breakpoint = 3.5
index_break = sum(X<breakpoint)
# Generate X distributuion
X = rnorm(n, mean_x, sd_x)
# Generate Y disrtribution parts
Y_rho = vector(); Y = vector()
Y_rho = rnorm(n, mean_y + sd_y/sd_x*rho*(X-mean_x), (1-rho^2)*sd_y[1:index_break]
Y = rnorm(n, mean_y, sd_y)[(index_break+1):length(FEV)]
Y = c(Y_rho, Y)
# plot
plot(X, Y)
Большое спасибо заранее,* * 1045