如何从多元正态分布模拟R中的200个矩阵（20 * 100）？

Question

我正在使用以下代码模拟100个预测变量（功能）的20个观察值。 我想运行200次模拟。 不知何故添加第二个“ for”循环来创建矩阵列表是不合适的。 您是否对如何从多元正态分布中有效地模拟几个矩阵有任何建议？

x <- matrix(rep(NA, 20*100), 20, 100)
for (i in 1:20) {
    x[i, ] <- mvrnorm(n = 1, mu = rep(0, 100), Sigma = diag(100)) 
}

谢谢！

Answer 1

如果您真的不需要关联，只需使用

x = array( rnorm(200*20*100), dim=c(200,20,100) )

您的代码可以缩写为

library(mvtnorm)
x <- rmvnorm( n=20, mean=rep(0,100), sigma=diag(100) )

现在，为了拥有200个这样的矩阵，我建议使用外部“ for”循环：

x <- array( dim=c(200,20,100) )
for (i in 1:200) {
  x[i,,] <- rmvnorm( n=20, mean=rep(0,100), sigma=diag(100) )
}

Answer 2

lapply(1:200,function(x) rmvnorm( n=20, mean=rep(0,100), sigma=diag(100) ))

将为您提供此类矩阵的列表。