données simulées
[valse.git] / R / generateIOdefault.R
index 1d5c160..3613f2b 100644 (file)
@@ -1,25 +1,29 @@
-generateIOdefault = function(n, p, m, k){
-  rangeX = 100
-  meanX = rangeX*(1-matrix(runif(k*p),ncol = p))
-  
-  covX = array(0, dim=c(p,p,k))
+#' Generate a sample of (X,Y) of size n with default values
+#' @param n sample size
+#' @param p number of covariates
+#' @param m size of the response
+#' @param k number of clusters
+#' @return list with X and Y
+#' @export
+#-----------------------------------------------------------------------
+generateIOdefault = function(n, p, m, k)
+{
+  covX = diag(p)
   covY = array(0, dim=c(m,m,k))
-  
-  for(r in 1:k){
-    covX[,,r] = diag(p)
+  for(r in 1:k)
+  {
     covY[,,r] = diag(m)
   }
   
-  pi = (1/k) * rep(1,k)
+  pi = rep(1./k,k)
   
   beta = array(0, dim=c(p,m,k))
-  
-  for(j in 1:p){
+  for(j in 1:p)
+  {
     nonZeroCount = ceiling(m * runif(1))
-    beta[j,1:nonZeroCount,] = matrix(runif(nonZeroCount*k),ncol = k)
+    beta[j,1:nonZeroCount,] = matrix(runif(nonZeroCount*k), ncol=k)
   }
   
-  generate = generateIO(meanX, covX, covY, pi, beta, n)
-  
-  return(list(generate[[1]],generate[[2]]))
-}
\ No newline at end of file
+  sample_IO = generateIO(covX, covY, pi, beta, n)
+  return (list(X=sample_IO$X,Y=sample_IO$Y))
+}