生成具有相关性的多元随机数据的一种方法是使用copula。基本上，您生成具有均匀边距和相关结构的 n 维数据，然后将数据转换为感兴趣的边际分布（可以通过简单地查看值是否大于截止值来生成二进制变量）。这并不能保证与转换后的变量的精确相关，但确实给出了一般的相关结构，并且可以与任何具有逆 CDF 的分布一起使用。

这可用于生成混合了二进制变量和来自其他分布（或其他离散变量）的连续变量的数据集。您可以模拟多个数据集并检查相关程度，如果它与您希望的不接近，请返回并相应地调整 copula 并重试。