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### Simulation des données (cas d'inventaires réguliers) ###
###############################################################
#Choix du nombre des variables explicatives
L<-3
#Choix du nombre de groupe
K<-3
#Définition des paramètre du melange (pi_k et theta_k de chaque groupe)
#Choix des parametres des composantes de la loi melange
#dans une matrice K x (L+1)
theta<-NULL
theta<- t(replicate(K, rnorm(L+1)))
#Choix des paramètres pi_k avec sum(Pi)=1
Pi<- diff(c(0,sort(runif(K-1)),1))
#Fonction logistique pour donner les probabilite par ligne
poiss<-function(theta,x,groupe){
exp((theta[groupe,]%*%c(1,x)))
}
simul_P<-function(ligne){
# Choix de la loi par tirage multinomiale Pi
# Realisation de la loi de Z
V <- rmultinom(1,1,prob=Pi)
Z <- which(V==1)
#Realisation de la loi de Y|Z
#Choix de l'espece dans son groupe les espece de
#10Z-9 à 10Z sont dans le groupe Z: 1 à 10 pour le groupe 1
Esp<- sample((10*Z-9):(10*Z), 1)
#Valeurs de surfaces terrieres
DvariableExpl<- rnorm(L)
#Probabilité générer pour l'espèce choisi
lamda<-poiss(theta,DvariableExpl,Z)
#Réalisation binomiale: nombre de grandi et nombre d'arbre
ligne <- c(rpois(1,lamda),Esp,DvariableExpl)
}
#Definition du tableau de donnees
N<-100
Tableau3 <- NULL
Tableau3 <- matrix(nrow=N,ncol=L+3)
#Simulation
Tableau3<-t(apply(Tableau3,1,simul_P))