条件2:我希望生成相关的结果,以便从相关性向量rho1=c(0.6,0.7,0.8)中采样研究的子集(一半),并从相关性向量rho2=c(0.3,0.4,0.5)中采样另一个子集(剩余的一半) library(“mvtnorm”) mean_c = c(0, 0, 0)
rho <- # the value is sampled from a vector of corr
我在哪里可以找到一些很好的教程,里面有免费数据的例子,关于如何在R中实现元启发式算法?是一本很好的入门书,但是对于编程背景有限且没有算法经验的人来说,如果没有数据等方面的“真实示例”,就很难实现它们Algorithm 5 Steepest Ascent Hill-Climbing2: S ← some initial
我要模拟来自多层Logistic分布的数据,每次1000次,每次估计参数,并计算估计值的平均值。但是,在glmer()函数中,结果似乎不能像lm()函数那样提取,比如lm(y~x)$coef。以下是R代码:library(lme4)
sig <- matrix(c(s2_0,s01,s01,s2_1),ncol=2)
u <- rmv