Numeryczne testy wielowymiarowej normalności

Oprócz graficznych testów opartych na wykresie QQ, biblioteka MVN oferuje szereg numerycznych testów sprawdzających wielowymiarową normalność. Testy te, wraz z testami istotności, pozwalają wyciągnąć wnioski na temat tego, czy dane pochodzą z wielowymiarowego rozkładu normalnego.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wielowymiarowe rozkłady prawdopodobieństwa w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Użyj funkcji mvn() z argumentem mvnTest = "mardia", aby przeprowadzić test Mardii wielowymiarowej normalności na zbiorze danych multnorm.sample.
Użyj funkcji mvn() z argumentem mvnTest = "hz", aby przeprowadzić test Henzego-Zirklera wielowymiarowej normalności na zmiennych numerycznych Alcohol, Malic, Ash, Alcalinity ze zbioru danych wine.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Mardia's test

# Henze-Zirkler's test

Edytuj i uruchom kod