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  3. Rによる多変量確率分布
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演習

多変量正規性の数値検定

QQプロットを使ったグラフィカルな検定に加え、MVNライブラリにはMultivariate Normalityを確認するためのさまざまな数値検定も用意されています。これらの検定は有意性検定とあわせて、データが多変量正規分布に従うかどうかについての推測的な判断を提供します。

指示

100 XP

  • mvn()関数に引数mvnTest = "mardia"を指定して、multnorm.sampleデータセットに対するMardiaの多変量正規性検定を実行しましょう。

  • mvn()関数に引数mvnTest = "hz"を指定して、wineデータセットの数値変数Alcohol、Malic、Ash、Alcalinityに対するHenze-Zirklerの多変量正規性検定を実行しましょう。