因变量和自变量有相关或偏相关的逻辑回归如何生成数据？

Question

我能够在 R 中为 逻辑回归模型 生成数据，我可以在其中引入不同量级的独立 (X) 变量之间的相关性。以下是如何做到这一点的示例

set.seed(420)
library(mvtnorm)
X_cor_mtrx <- matrix(c(1,0.9,0.9,0.9, 0.9,1,.9,0.9, 0.9,0.9,1,0.9, 0.9,0.9,0.9,1),4,4,byrow=T)
#create 4 variable from multivariate normal distribution with mean 0, CORRELATION among independent variable= X_cor_mtrx
X_all <- rmvnorm(1000,sigma=X_cor_mtrx) 
# 4 Xs
X1 <- X_all[,1]; X2 <- X_all[,2]; X3 <- X_all[,3]; X4 <- X_all[,4]  
#beta coefficients which represent how dependent variable y is affected by each X keeping other Xs constant 
beta1 <- 2    
beta2 <- 2.1
beta3 <- 1.9
beta4 <- 0.5
#linear predictor
n <- beta1*X1 + beta2*X2 + beta3*X3 + beta4*X4 
odd <- exp(n)/(1+exp(n))
#create dependent variable
y <- rbinom(1000,1,odd) 
DATA <- data.frame(y,X1,X2,X3,X4)
#logistic model
mdl_X_cor <- glm(y~.,data=DATA,family=binomial)
summary(mdl_X_cor)

但我也想在y和Xs之间生成correlation or partial correlation。例如，

correlation(y, X1) = 9.1, correlation(y, X2) = 6.1, correlation(y, X3) = 9.9, correlation(y, X3) = 8.2

。 然后我想用所有这些信息来拟合一个逻辑模型。

这是一些相关的帖子，但没有解决我的问题 我也看到了其他几个帖子。但是我无法用 X 以及 y 和 X 之间的相关性来拟合我的逻辑模型。我该怎么做？

非常感谢您的宝贵建议。谢谢。