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[valse.git] / R / generateIO.R
index 4527f08..5f19488 100644 (file)
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 #' Generate a sample of (X,Y) of size n
 #' @param covX covariance for covariates (of size p*p*K)
 #' @param covY covariance for the response vector (of size m*m*K)
-#' @param pi   proportion for each cluster
+#' @param pi    proportion for each cluster
 #' @param beta regression matrix
-#' @param n    sample size
+#' @param n            sample size
 #' 
 #' @return list with X and Y
 #' @export
 #-----------------------------------------------------------------------
 generateIO = function(covX, covY, pi, beta, n)
 {
-  p = dim(covX)[1]
-  
-  m = dim(covY)[1]
-  k = dim(covY)[3]
-  
-  Y = matrix(0,n,m)
-  require(mvtnorm)
-  X = rmvnorm(n, mean = rep(0,p), sigma = covX)
-  
-  require(MASS) #simulate from a multivariate normal distribution
-  for (i in 1:n)
-  {
-    
-    for (r in 1:k)
-    {
-      BXir = rep(0,m)
-      for (mm in 1:m)
-        BXir[mm] = X[i,] %*% beta[,mm,r]
-      Y[i,] = Y[i,] + pi[r] * mvrnorm(1,BXir, covY[,,r])
-    }
-  }
-  
-  return (list(X=X,Y=Y))
+       p = dim(covX)[1]
+
+       m = dim(covY)[1]
+       k = dim(covY)[3]
+
+       Y = matrix(0,n,m)
+       require(mvtnorm)
+       X = rmvnorm(n, mean = rep(0,p), sigma = covX)
+
+       require(MASS) #simulate from a multivariate normal distribution
+       for (i in 1:n)
+       {
+               
+               for (r in 1:k)
+               {
+                       BXir = rep(0,m)
+                       for (mm in 1:m)
+                               BXir[mm] = X[i,] %*% beta[,mm,r]
+                       Y[i,] = Y[i,] + pi[r] * mvrnorm(1,BXir, covY[,,r])
+               }
+       }
+
+       return (list(X=X,Y=Y))
 }