Genera campioni da una distribuzione t multivariata
Anche se la normale multivariata è ampiamente utilizzata, non tutti i dati multivariati seguono una distribuzione normale. Le distribuzioni t multivariate possono gestire code pesanti in ogni direzione. In questo esercizio imparerai a estrarre campioni casuali da una distribuzione t multivariata. Useremo gli stessi parametri mu.sim e sigma.sim utilizzati per generare campioni da distribuzioni normali multivariate.
Questo esercizio fa parte del corso
Distribuzioni di probabilità multivariate in R
Istruzioni dell'esercizio
- Genera 200 campioni da una distribuzione t bivariata con 5 gradi di libertà. Assegna il nome
multt.sampleall'oggetto. - Stampa i primi sei campioni.
- Verifica se i campioni seguono una distribuzione normale multivariata usando il test di Mardia e traccia il relativo qqplot del test.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Generate the t-samples
multt.sample <- ___
# Print the first 6 samples
# Check multivariate normality
mvn(___, mvnTest = "___", multivariatePlot = "___")