多変量 t 分布からのサンプル生成
多変量正規分布は広く使われていますが、すべての多変量データが正規分布に従うわけではありません。多変量 t 分布は、各方向における裾の重い分布（重尾分布）に対応できます。この演習では、多変量 t 分布から乱数サンプルを生成する方法を学びます。多変量正規分布のサンプル生成に使用したのと同じ mu.sim および sigma.sim のパラメータを使用します。
この演習はコースの一部です
Rによる多変量確率分布
演習の手順
- 自由度 5 の二変量 t 分布から 200 サンプルを生成し、オブジェクトに
multt.sampleという名前を付けましょう。 - 最初の 6 サンプルを出力しましょう。
- Mardia 検定を使ってサンプルが多変量正規分布に従うかどうかを確認し、検定に対応する QQ プロットを描画しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Generate the t-samples
multt.sample <- ___
# Print the first 6 samples
# Check multivariate normality
mvn(___, mvnTest = "___", multivariatePlot = "___")