Numerické testy mnohorozměrné normality

Kromě grafických testů pomocí QQ-grafu nabízí knihovna MVN také řadu numerických testů pro ověření mnohorozměrné normality. Spolu s testy významnosti poskytují tyto testy závěr o tom, zda data pocházejí z mnohorozměrného normálního rozdělení.

Toto cvičení je součástí kurzu

Multivariate Probability Distributions in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí funkce mvn() s argumentem mvnTest = "mardia" proveď Mardiův test mnohorozměrné normality na datasetu multnorm.sample.
Pomocí funkce mvn() s argumentem mvnTest = "hz" proveď Henze-Zirklerův test mnohorozměrné normality na numerických proměnných Alcohol, Malic, Ash, Alcalinity z datasetu wine.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Mardia's test

# Henze-Zirkler's test

Upravit a spustit kód