Generování vzorků z vícerozměrného t-rozdělení
Přestože vícerozměrné normální rozdělení je velmi rozšířené, ne všechna vícerozměrná data ho sledují. Vícerozměrná t-rozdělení dokážou zachytit těžší chvosty v každém směru. V tomto cvičení se naučíš, jak generovat náhodné vzorky z vícerozměrného t-rozdělení. Použijeme stejné parametry mu.sim a sigma.sim jako při generování vzorků z vícerozměrného normálního rozdělení.
Toto cvičení je součástí kurzu
Multivariate Probability Distributions in R
Pokyny k cvičení
- Vygeneruj 200 vzorků z bivariátního t-rozdělení s 5 stupni volnosti. Výsledný objekt pojmenuj
multt.sample. - Vypiš prvních šest vzorků.
- Pomocí Mardiova testu ověř, zda vzorky pocházejí z vícerozměrného normálního rozdělení, a zobraz příslušný qqplot.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Generate the t-samples
multt.sample <- ___
# Print the first 6 samples
# Check multivariate normality
mvn(___, mvnTest = "___", multivariatePlot = "___")