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Multivariate t-distribution से सैंपल जनरेट करें

हालाँकि multivariate normal का व्यापक रूप से उपयोग होता है, लेकिन सभी मल्टीवेरिएट डेटा नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन का पालन नहीं करते. Multivariate t-distributions प्रत्येक दिशा में heavy-tailed डिस्ट्रीब्यूशन को समायोजित कर सकते हैं. इस अभ्यास में, आप multivariate t-distribution से रैंडम सैंपल कैसे निकालें, यह सीखेंगे. हम वही mu.sim और sigma.sim पैरामीटर्स उपयोग करेंगे जिनसे multivariate normal distributions से सैंपल जनरेट किए गए थे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Multivariate Probability Distributions

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • 5 degrees of freedom के साथ एक द्विवेरीएट t-distribution से 200 सैंपल जनरेट करें. ऑब्जेक्ट को multt.sample नाम दें.
  • पहले छह सैंपल प्रिंट करें.
  • Mardia Test का उपयोग करके जाँचें कि क्या सैंपल्स multivariate normal distribution का पालन करते हैं, और टेस्ट के लिए संबंधित qqplot प्लॉट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Generate the t-samples 
multt.sample <- ___

# Print the first 6 samples


# Check multivariate normality
mvn(___, mvnTest = "___", multivariatePlot = "___")
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