This function generates random drift matrices \(\boldsymbol{\Phi}\) using the Monte Carlo method.
Arguments
- phi
Numeric matrix. The drift matrix (\(\boldsymbol{\Phi}\)).
phishould have row and column names pertaining to the variables in the system.- vcov_phi_vec
Numeric matrix. The sampling variance-covariance matrix of \(\mathrm{vec} \left( \boldsymbol{\Phi} \right)\).
- R
Positive integer. Number of replications.
- test_phi
Logical. If
test_phi = TRUE, the function tests the stability of the generated drift matrix \(\boldsymbol{\Phi}\). If the test returnsFALSE, the function generates a new drift matrix \(\boldsymbol{\Phi}\) and runs the test recursively until the test returnsTRUE.- ncores
Positive integer. Number of cores to use. If
ncores = NULL, use a single core. Consider using multiple cores when number of replicationsRis a large value.- seed
Random seed.
Value
Returns an object
of class ctmedmc which is a list with the following elements:
- call
Function call.
- args
Function arguments.
- fun
Function used ("MCPhi").
- output
A list simulated drift matrices.
Details
Monte Carlo Method
Let \(\boldsymbol{\theta}\) be \(\mathrm{vec} \left( \boldsymbol{\Phi} \right)\), that is, the elements of the \(\boldsymbol{\Phi}\) matrix in vector form sorted column-wise. Let \(\hat{\boldsymbol{\theta}}\) be \(\mathrm{vec} \left( \hat{\boldsymbol{\Phi}} \right)\). Based on the asymptotic properties of maximum likelihood estimators, we can assume that estimators are normally distributed around the population parameters. $$ \hat{\boldsymbol{\theta}} \sim \mathcal{N} \left( \boldsymbol{\theta}, \mathbb{V} \left( \hat{\boldsymbol{\theta}} \right) \right) $$ Using this distributional assumption, a sampling distribution of \(\hat{\boldsymbol{\theta}}\) which we refer to as \(\hat{\boldsymbol{\theta}}^{\ast}\) can be generated by replacing the population parameters with sample estimates, that is, $$ \hat{\boldsymbol{\theta}}^{\ast} \sim \mathcal{N} \left( \hat{\boldsymbol{\theta}}, \hat{\mathbb{V}} \left( \hat{\boldsymbol{\theta}} \right) \right) . $$
See also
Other Continuous Time Mediation Functions:
DeltaBeta(),
DeltaIndirectCentral(),
DeltaMed(),
DeltaTotalCentral(),
Direct(),
Indirect(),
IndirectCentral(),
MCBeta(),
MCIndirectCentral(),
MCMed(),
MCTotalCentral(),
Med(),
PosteriorBeta(),
PosteriorIndirectCentral(),
PosteriorMed(),
PosteriorPhi(),
PosteriorTotalCentral(),
Total(),
TotalCentral(),
Trajectory()
Examples
set.seed(42)
phi <- matrix(
data = c(
-0.357, 0.771, -0.450,
0.0, -0.511, 0.729,
0, 0, -0.693
),
nrow = 3
)
colnames(phi) <- rownames(phi) <- c("x", "m", "y")
MCPhi(
phi = phi,
vcov_phi_vec = 0.1 * diag(9),
R = 100L # use a large value for R in actual research
)
#> [[1]]
#> x m y
#> x -0.3295 0.2220 -0.2679
#> m 0.7555 -0.8565 0.0091
#> y -0.4690 1.5626 -0.7618
#>
#> [[2]]
#> x m y
#> x -0.3830 0.0943 -0.4144
#> m 0.9453 -0.4066 -0.3812
#> y -0.1887 0.7553 -0.8437
#>
#> [[3]]
#> x m y
#> x -0.1077 -0.0344 0.001
#> m 0.4363 -0.7873 -0.033
#> y -0.9239 0.9293 -0.606
#>
#> [[4]]
#> x m y
#> x -0.7750 0.1073 -0.1698
#> m 1.2028 -0.5626 -0.0798
#> y 0.0148 0.6496 -0.5988
#>
#> [[5]]
#> x m y
#> x -1.0155 0.2169 -0.4148
#> m 0.8304 -0.3326 -0.1625
#> y -0.0059 0.3293 -0.4056
#>
#> [[6]]
#> x m y
#> x -0.5023 -0.3002 0.2227
#> m 0.5239 -0.0857 0.3440
#> y -0.0757 0.5680 -0.9511
#>
#> [[7]]
#> x m y
#> x -0.1279 -0.4010 -0.1586
#> m 0.7976 -0.4652 -0.6030
#> y -0.3153 0.3125 -0.7378
#>
#> [[8]]
#> x m y
#> x -0.6284 0.2739 -0.1972
#> m 0.4140 -0.7338 0.1835
#> y -0.1817 0.6000 -0.6670
#>
#> [[9]]
#> x m y
#> x -0.3203 -0.4097 -0.1738
#> m 1.0749 -0.4948 0.2990
#> y -0.4625 0.9025 -0.8753
#>
#> [[10]]
#> x m y
#> x -0.4946 -0.6680 0.8914
#> m 0.4559 -0.7414 -0.3237
#> y 0.0138 0.7617 -0.7599
#>
#> [[11]]
#> x m y
#> x -0.3574 -0.3296 -0.3109
#> m 0.9960 -1.0598 0.0318
#> y -0.6253 0.8023 -0.3250
#>
#> [[12]]
#> x m y
#> x -0.2388 0.1046 0.1173
#> m 0.5637 -0.5110 -0.0937
#> y -0.4943 0.3738 -0.8324
#>
#> [[13]]
#> x m y
#> x -0.4017 -0.1042 -0.1136
#> m 0.4225 -1.0385 -0.7173
#> y -0.2042 0.4482 -0.7084
#>
#> [[14]]
#> x m y
#> x -0.5168 -0.1229 0.2009
#> m 0.4649 -0.5269 0.1268
#> y -0.4530 0.6824 -1.1855
#>
#> [[15]]
#> x m y
#> x -0.4401 0.1808 -0.1407
#> m 0.5675 -0.7721 -0.0552
#> y 0.0013 -0.1627 -0.8033
#>
#> [[16]]
#> x m y
#> x -0.7018 -0.287 -0.4060
#> m 0.4014 -0.926 -0.6191
#> y -0.4522 1.042 -0.9174
#>
#> [[17]]
#> x m y
#> x -0.2428 -0.1850 0.3692
#> m 0.1528 -0.5686 -0.1734
#> y -0.1697 0.4695 -0.5461
#>
#> [[18]]
#> x m y
#> x -0.8570 -0.0544 -0.0911
#> m 1.4080 -0.4738 -1.0594
#> y 0.0874 0.8196 -0.4478
#>
#> [[19]]
#> x m y
#> x -0.4047 -0.2895 0.1201
#> m 0.7085 -0.7802 0.3837
#> y 0.3360 0.2906 -0.3345
#>
#> [[20]]
#> x m y
#> x -0.1396 -0.0238 -0.1357
#> m 0.3961 -0.4810 0.0038
#> y 0.1203 0.4805 -0.1099
#>
#> [[21]]
#> x m y
#> x -0.5919 0.0691 -0.0411
#> m 0.7065 -0.8078 -0.0403
#> y -0.7677 0.9824 -0.9226
#>
#> [[22]]
#> x m y
#> x -0.3922 -0.0144 -0.1370
#> m 0.5602 -0.4864 -0.6544
#> y -0.7721 0.4842 -0.0734
#>
#> [[23]]
#> x m y
#> x -0.0552 -0.2630 -0.2973
#> m 1.6914 -0.6528 -0.0127
#> y -0.4832 0.2784 -0.6221
#>
#> [[24]]
#> x m y
#> x -0.4761 -0.1023 0.0572
#> m 1.0788 -0.6270 -0.1512
#> y -1.0433 0.8290 -1.1084
#>
#> [[25]]
#> x m y
#> x -0.5386 0.3221 0.0621
#> m 0.4560 -0.7578 0.2615
#> y -0.5445 -0.2587 -0.8716
#>
#> [[26]]
#> x m y
#> x -0.8226 -0.0375 0.1275
#> m 0.9053 -0.3728 -0.0042
#> y -0.1520 0.6408 -0.3339
#>
#> [[27]]
#> x m y
#> x -0.3714 -0.2501 0.0273
#> m 0.3441 -0.5902 0.4339
#> y -0.1173 0.6587 -0.6179
#>
#> [[28]]
#> x m y
#> x -0.2288 0.1370 0.0740
#> m 0.6924 -0.8384 -0.6592
#> y -0.6282 0.4929 -0.9160
#>
#> [[29]]
#> x m y
#> x -0.9407 0.4237 0.1673
#> m 1.0778 -0.5615 -0.1271
#> y -0.1173 0.1810 -0.3245
#>
#> [[30]]
#> x m y
#> x -0.4081 0.0028 0.0232
#> m 0.4974 -0.4713 -0.4130
#> y -0.4946 0.2607 -0.5754
#>
#> [[31]]
#> x m y
#> x -0.1392 -0.4151 0.1329
#> m 0.4121 -0.3814 -0.0712
#> y -0.8051 0.4695 -0.5703
#>
#> [[32]]
#> x m y
#> x -1.0668 -0.3412 -0.0488
#> m 1.5288 -0.5792 -0.6432
#> y -0.0236 0.6782 -0.9510
#>
#> [[33]]
#> x m y
#> x -0.6313 0.1458 0.5649
#> m 1.0035 -1.0179 -0.0652
#> y -0.7079 0.5710 -0.9275
#>
#> [[34]]
#> x m y
#> x -0.5981 0.5447 0.2370
#> m 0.5518 -0.8220 0.1444
#> y -0.2837 0.7441 -0.8026
#>
#> [[35]]
#> x m y
#> x -0.3760 -0.6159 -0.1619
#> m 0.7455 -0.4486 0.3184
#> y -0.5399 0.8208 -0.9259
#>
#> [[36]]
#> x m y
#> x -0.8211 0.3333 0.5403
#> m 0.4818 -0.6742 0.1147
#> y -0.4575 1.0438 -0.6069
#>
#> [[37]]
#> x m y
#> x -0.0438 -0.1913 -0.2189
#> m 1.0121 -1.0879 0.4560
#> y -0.7420 0.9661 -0.4182
#>
#> [[38]]
#> x m y
#> x -0.6305 0.0519 -0.3075
#> m 0.2891 -0.8919 -0.1079
#> y -0.5822 0.8868 -0.8725
#>
#> [[39]]
#> x m y
#> x -0.9969 0.6508 -0.2677
#> m 0.4777 -0.5442 -0.0148
#> y -0.8395 0.8875 -1.0651
#>
#> [[40]]
#> x m y
#> x -0.4153 -0.3777 0.0552
#> m 0.6768 -0.7006 -0.3646
#> y -0.5796 0.6035 -0.3262
#>
#> [[41]]
#> x m y
#> x -0.4109 -0.2373 -0.0544
#> m 0.5736 -0.9596 -0.2123
#> y -0.3284 1.0132 -0.3790
#>
#> [[42]]
#> x m y
#> x -0.1467 -0.3364 -0.4359
#> m 0.2769 -0.4348 0.0457
#> y -0.5458 0.6445 -0.6675
#>
#> [[43]]
#> x m y
#> x -0.3225 0.0097 0.4471
#> m 0.2850 -0.5174 0.2141
#> y -1.0253 1.4949 -0.8394
#>
#> [[44]]
#> x m y
#> x -0.7559 -0.1536 0.4511
#> m 0.9942 -0.9598 0.5648
#> y -0.4914 0.5642 -1.0631
#>
#> [[45]]
#> x m y
#> x -0.1769 0.0374 -0.4160
#> m 0.9637 -0.4728 -0.2756
#> y -0.6885 0.3754 -0.5568
#>
#> [[46]]
#> x m y
#> x -0.3169 -0.1641 0.0323
#> m 1.2726 -0.4854 0.2306
#> y -0.9982 0.6590 -0.7262
#>
#> [[47]]
#> x m y
#> x -0.5678 0.2690 0.0708
#> m 0.4662 -0.5777 0.0837
#> y -0.5875 0.0619 -0.9957
#>
#> [[48]]
#> x m y
#> x -0.9053 -0.4573 -0.0542
#> m 0.6444 -0.5776 -0.2122
#> y -0.0040 0.9637 -0.3440
#>
#> [[49]]
#> x m y
#> x -0.3641 0.2027 0.0351
#> m 0.7360 -0.7475 -0.3221
#> y -0.4191 0.3433 -1.0359
#>
#> [[50]]
#> x m y
#> x -0.1074 -0.1336 -0.3040
#> m 1.0164 -0.4057 -0.1125
#> y -0.5545 1.0478 -1.0712
#>
#> [[51]]
#> x m y
#> x -0.3634 -0.0708 -0.3003
#> m 0.9753 -0.7200 1.1534
#> y -0.4025 0.9655 -0.8761
#>
#> [[52]]
#> x m y
#> x -0.4116 0.1819 0.0896
#> m 0.2703 -0.4336 0.1018
#> y -0.5597 0.6048 -0.6692
#>
#> [[53]]
#> x m y
#> x -0.9718 -0.1154 -0.1710
#> m 1.2792 -0.6169 -0.1020
#> y -0.5817 0.8355 -0.3922
#>
#> [[54]]
#> x m y
#> x -0.3671 -0.0507 0.2011
#> m 0.4971 -0.9741 -0.2671
#> y -0.3027 1.1691 -0.6000
#>
#> [[55]]
#> x m y
#> x -0.9081 -0.2732 -0.1377
#> m 0.7826 -0.2509 0.0539
#> y -0.4285 0.7691 -0.6318
#>
#> [[56]]
#> x m y
#> x -0.6330 -0.1352 0.4032
#> m 1.3981 -0.4071 -0.4848
#> y -0.0628 0.8709 -0.6484
#>
#> [[57]]
#> x m y
#> x -0.5716 -0.2904 -0.9815
#> m 0.6002 -0.5104 0.3351
#> y -0.5145 0.9666 -0.5926
#>
#> [[58]]
#> x m y
#> x -0.0853 -0.1908 0.5859
#> m -0.0739 -0.7610 -0.2784
#> y -1.0674 0.6428 -0.8445
#>
#> [[59]]
#> x m y
#> x -0.3777 0.0656 0.1128
#> m 0.8989 -0.5156 -0.4871
#> y -0.4501 0.3930 -0.4726
#>
#> [[60]]
#> x m y
#> x -1.1444 0.2666 -0.0877
#> m 0.2862 -0.3202 -0.2117
#> y -0.5150 1.3012 -0.5467
#>
#> [[61]]
#> x m y
#> x -0.5269 0.0676 -0.0710
#> m 0.7264 -1.0256 0.0231
#> y -0.0178 0.4719 -0.4232
#>
#> [[62]]
#> x m y
#> x -0.2998 -0.1015 0.1827
#> m 0.4915 -0.6801 0.3549
#> y -0.0945 0.9665 -0.9195
#>
#> [[63]]
#> x m y
#> x -0.0936 -0.1392 0.3097
#> m 1.0521 -0.4798 -0.4324
#> y -0.5027 0.6471 -0.7498
#>
#> [[64]]
#> x m y
#> x -0.6689 -0.0929 -0.2490
#> m 1.0424 -0.1300 0.1806
#> y -0.9117 1.0659 -1.1202
#>
#> [[65]]
#> x m y
#> x -0.4898 -0.1196 0.4541
#> m 0.6970 -0.1351 -0.3419
#> y -0.3528 0.1951 -0.7034
#>
#> [[66]]
#> x m y
#> x -0.2360 -0.0164 -0.3757
#> m 0.9830 -0.6066 -0.2857
#> y -0.1591 0.7775 -1.0288
#>
#> [[67]]
#> x m y
#> x -0.6339 0.0342 0.0401
#> m 0.8270 -1.0489 0.4998
#> y 0.0652 0.5969 -0.5418
#>
#> [[68]]
#> x m y
#> x -0.5422 -0.0616 0.0014
#> m 0.6718 -0.3817 0.4155
#> y -0.7427 0.3234 -0.9757
#>
#> [[69]]
#> x m y
#> x -0.0403 -0.0506 -0.5266
#> m 0.7176 -0.8780 -0.1823
#> y -0.4755 1.0920 -0.7177
#>
#> [[70]]
#> x m y
#> x -0.4184 0.0873 0.2936
#> m 0.5819 -0.5672 -0.2931
#> y -0.5228 0.6846 -1.1257
#>
#> [[71]]
#> x m y
#> x -0.6265 0.2090 -0.1042
#> m 0.7528 -0.9778 0.0057
#> y -0.5539 0.7630 -0.0298
#>
#> [[72]]
#> x m y
#> x -0.3142 -0.4175 -0.3436
#> m 0.6047 -0.6731 0.4674
#> y -0.0897 0.5923 -1.0471
#>
#> [[73]]
#> x m y
#> x -0.7625 -0.1079 -0.1096
#> m 0.5141 -0.8554 0.3487
#> y -0.6520 0.6899 -1.4064
#>
#> [[74]]
#> x m y
#> x -0.3623 -0.2808 -0.0804
#> m 0.8808 -0.4030 0.1781
#> y -0.6301 0.8759 -1.0519
#>
#> [[75]]
#> x m y
#> x -0.5995 -0.4198 -0.5094
#> m 0.6576 -0.2874 0.3968
#> y -0.2405 0.7774 -0.6126
#>
#> [[76]]
#> x m y
#> x -0.2502 0.0400 -0.2393
#> m 1.0703 -0.0552 -0.2317
#> y -0.2040 0.5293 -0.4795
#>
#> [[77]]
#> x m y
#> x -0.3583 0.4105 -0.3260
#> m 0.4468 -0.7572 -0.4285
#> y 0.0135 0.4630 -0.4630
#>
#> [[78]]
#> x m y
#> x -0.6778 0.0109 -0.5704
#> m 0.8244 -0.3219 -0.1490
#> y -0.5195 0.4863 -1.0459
#>
#> [[79]]
#> x m y
#> x -0.1261 -0.2689 0.1719
#> m 1.2347 -0.8141 -0.5353
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#>
#> [[80]]
#> x m y
#> x -0.2520 -0.4989 0.4904
#> m 0.5242 -0.4786 -0.2059
#> y -0.3187 0.9093 -0.7219
#>
#> [[81]]
#> x m y
#> x -0.4483 0.5324 -0.0998
#> m 0.1837 -0.3331 0.2339
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#>
#> [[82]]
#> x m y
#> x -0.4740 0.4396 -0.0832
#> m 0.6544 -0.7612 0.3754
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#>
#> [[83]]
#> x m y
#> x -0.8703 -0.2334 0.4392
#> m 1.4877 -0.6639 -0.1450
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#>
#> [[84]]
#> x m y
#> x -0.1962 -0.3202 0.0654
#> m 1.3910 -0.3775 -0.3593
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#>
#> [[85]]
#> x m y
#> x -0.3905 -0.2777 -0.3170
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#>
#> [[86]]
#> x m y
#> x -0.6248 -0.4520 0.2134
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#>
#> [[87]]
#> x m y
#> x -0.1593 -0.5304 -0.0042
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#>
#> [[88]]
#> x m y
#> x -0.4309 -0.1042 -0.0629
#> m 0.7116 -0.6306 0.1055
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#>
#> [[89]]
#> x m y
#> x -0.1073 0.0902 0.3519
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#>
#> [[90]]
#> x m y
#> x -0.1855 -0.1612 -0.1172
#> m 0.9788 -0.8409 -0.3104
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#>
#> [[91]]
#> x m y
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#>
#> [[92]]
#> x m y
#> x -0.8169 0.2507 0.1256
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#>
#> [[93]]
#> x m y
#> x -0.3167 0.0613 -0.1022
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#>
#> [[94]]
#> x m y
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#>
#> [[95]]
#> x m y
#> x -0.2908 -0.0831 -0.3284
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#>
#> [[96]]
#> x m y
#> x -0.2382 -0.0210 0.2435
#> m 0.8107 -0.9013 0.0443
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#>
#> [[97]]
#> x m y
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#> m 1.2856 -0.9282 0.2868
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#>
#> [[98]]
#> x m y
#> x -0.2475 -0.4155 0.3497
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#>
#> [[99]]
#> x m y
#> x -0.2293 -0.2961 0.2112
#> m 0.6084 -0.7606 0.1396
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#>
#> [[100]]
#> x m y
#> x -0.5496 -0.0348 0.0700
#> m 0.9226 -0.5533 -0.0088
#> y -0.5031 0.8429 -0.5873
#>
phi <- matrix(
data = c(
-6, 5.5, 0, 0,
1.25, -2.5, 5.9, -7.3,
0, 0, -6, 2.5,
5, 0, 0, -6
),
nrow = 4
)
colnames(phi) <- rownames(phi) <- paste0("y", 1:4)
MCPhi(
phi = phi,
vcov_phi_vec = 0.1 * diag(16),
R = 100L, # use a large value for R in actual research
test_phi = FALSE
)
#> [[1]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.7668 0.9230 0.2233 4.2634
#> y2 5.6636 -2.6310 0.5893 0.1656
#> y3 0.1348 5.7811 -6.3375 -0.0939
#> y4 0.3147 -7.4983 2.6865 -6.3097
#>
#> [[2]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.6895 1.3958 -0.1064 4.9329
#> y2 5.6879 -2.2832 -0.0758 -0.3114
#> y3 -0.5317 5.7714 -5.9755 -0.0333
#> y4 -0.2057 -7.3658 2.2075 -5.4863
#>
#> [[3]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.9580 1.5836 0.3723 4.6407
#> y2 5.5283 -2.0794 0.2199 0.0805
#> y3 -0.5804 5.7189 -6.2748 0.1087
#> y4 -0.1854 -7.1197 2.6285 -6.3340
#>
#> [[4]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.6135 1.3059 -0.1520 3.7929
#> y2 6.2636 -3.0146 0.5791 -0.4636
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#> y4 0.3517 -7.0425 2.5319 -5.9514
#>
#> [[5]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -6.1717 1.0766 -0.3349 4.7839
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#>
#> [[6]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.3812 1.2558 0.6623 5.2363
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#>
#> [[7]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[8]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.8044 1.0844 0.1378 4.9405
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#>
#> [[9]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[10]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[11]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[12]]
#> y1 y2 y3 y4
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#> y4 -0.0974 -7.1006 3.0208 -5.9235
#>
#> [[13]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -6.3194 1.2196 0.2219 4.5833
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#>
#> [[14]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.4823 1.1359 -0.5189 4.7700
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#>
#> [[15]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -6.6469 1.6101 0.0410 4.7742
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#>
#> [[16]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[17]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[18]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.8132 1.1155 -0.2077 4.7644
#> y2 5.5631 -2.8843 -0.0421 -0.3663
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#>
#> [[19]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[20]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -6.1133 1.2747 0.2049 4.9287
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#>
#> [[21]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[22]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.3427 1.6514 0.3106 4.5388
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#>
#> [[23]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.6847 1.0275 0.5207 4.9294
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#>
#> [[24]]
#> y1 y2 y3 y4
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#> y3 0.0706 6.0495 -6.0031 -0.1035
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#>
#> [[25]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.7677 1.2751 0.1769 5.0236
#> y2 5.6191 -1.9918 0.0119 0.4368
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#>
#> [[26]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -6.1515 1.4525 0.2027 4.6271
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#>
#> [[27]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[28]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[29]]
#> y1 y2 y3 y4
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#>
#> [[30]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.7536 1.3618 0.3328 4.9249
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#>
#> [[31]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -6.2718 1.3489 0.3620 4.9804
#> y2 6.0443 -2.5327 -0.1802 -0.5506
#> y3 0.0275 6.1188 -6.0708 -0.0636
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#>
#> [[32]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -6.2242 1.4407 -0.0388 4.9602
#> y2 5.8011 -2.4977 -0.1438 0.0753
#> y3 -0.4079 6.0727 -6.0324 -0.3399
#> y4 -0.5544 -7.0974 2.2145 -5.9584
#>
#> [[33]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -6.3039 0.8956 -0.1184 5.5026
#> y2 5.4044 -2.6264 -0.2561 0.0758
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#>
#> [[34]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.9672 1.1480 -0.0393 4.6688
#> y2 5.8418 -2.6531 -0.0048 0.4096
#> y3 0.3215 5.8236 -5.6790 -0.2734
#> y4 0.2377 -7.5154 2.2944 -6.6422
#>
#> [[35]]
#> y1 y2 y3 y4
#> y1 -5.7728 1.5450 -0.0139 5.5630
#> y2 5.7372 -2.1377 0.2431 -0.2941
#> y3 -0.2750 6.4422 -6.5744 -0.3441
#> y4 -0.3499 -7.4563 2.3695 -5.8145
#>
#> [[36]]
#> y1 y2 y3 y4
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#> [[85]]
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#> [[86]]
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#>
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#> [[96]]
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#> [[97]]
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#> [[98]]
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#> [[99]]
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#> [[100]]
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#>