A correlation matrix to simulate datasets
Format
A data frame with 17 observations on the following 17 variables.
- y
a numeric vector
- x11
a numeric vector
- x12
a numeric vector
- x13
a numeric vector
- x21
a numeric vector
- x22
a numeric vector
- x31
a numeric vector
- x32
a numeric vector
- x33
a numeric vector
- x34
a numeric vector
- x41
a numeric vector
- x42
a numeric vector
- x51
a numeric vector
- x61
a numeric vector
- x62
a numeric vector
- x63
a numeric vector
- x64
a numeric vector
References
Nicolas Meyer, Myriam Maumy-Bertrand et Frédéric Bertrand (2010). Comparing the linear and the logistic PLS regression with qualitative predictors: application to allelotyping data. Journal de la Societe Francaise de Statistique, 151(2), pages 1-18. https://www.numdam.org/item/JSFS_2010__151_2_1_0/
Examples
data(CorMat)
str(CorMat)
#> 'data.frame': 17 obs. of 17 variables:
#> $ y : num 1 0.9 0.88 0.92 0.77 0.8 0.65 0.7 0.66 0.6 ...
#> $ x11: num 0.9 1 0.75 0.8 0.1 0.1 0.05 0.1 0.1 0.05 ...
#> $ x12: num 0.88 0.75 1 0.65 0.1 0.05 0.1 0.1 0.05 0.1 ...
#> $ x13: num 0.92 0.8 0.65 1 0.05 0.1 0.15 0.05 0.1 0.15 ...
#> $ x21: num 0.77 0.1 0.1 0.05 1 0.95 0.1 0.05 0.1 0.1 ...
#> $ x22: num 0.8 0.1 0.05 0.1 0.95 1 0.05 0.1 0.15 0.05 ...
#> $ x31: num 0.65 0.05 0.1 0.15 0.1 0.05 1 0.75 0.8 0.92 ...
#> $ x32: num 0.7 0.1 0.1 0.05 0.05 0.1 0.75 1 0.65 0.55 ...
#> $ x33: num 0.66 0.1 0.05 0.1 0.1 0.15 0.8 0.65 1 0.7 ...
#> $ x34: num 0.6 0.05 0.1 0.15 0.1 0.05 0.92 0.55 0.7 1 ...
#> $ x41: num 0.2 0.1 0.1 0.05 0.1 0.1 0.1 0.1 0.05 0.1 ...
#> $ x42: num 0.15 0.1 0.05 0.1 0.1 0.05 0.1 0.05 0.1 0.1 ...
#> $ x51: num 0.1 0.05 0.1 0.15 0.05 0.1 0.05 0.1 0.1 0.1 ...
#> $ x61: num 0.05 0.1 0.1 0.05 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 ...
#> $ x62: num 0.07 0.1 0.05 0.1 0.1 0.05 0.1 0.05 0.05 0.1 ...
#> $ x63: num 0.08 0.05 0.1 0.15 0.05 0.1 0.05 0.1 0.1 0.05 ...
#> $ x64: num 0.02 0.15 0.1 0.05 0.1 0.1 0.1 0.1 0.05 0.1 ...