Generowanie próbek z wielowymiarowego rozkładu t
Choć wielowymiarowy rozkład normalny jest powszechnie stosowany, nie wszystkie dane wielowymiarowe go przyjmują. Wielowymiarowe rozkłady t lepiej radzą sobie z danymi o ciężkich ogonach w każdym kierunku. W tym ćwiczeniu nauczysz się losować próbki z wielowymiarowego rozkładu t. Wykorzystamy te same parametry mu.sim i sigma.sim, których użyto podczas generowania próbek z wielowymiarowego rozkładu normalnego.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wielowymiarowe rozkłady prawdopodobieństwa w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Wygeneruj 200 próbek z dwuwymiarowego rozkładu t z 5 stopniami swobody. Nadaj obiektowi nazwę
multt.sample. - Wyświetl pierwsze sześć próbek.
- Sprawdź, czy próbki pochodzą z wielowymiarowego rozkładu normalnego, stosując test Mardii, i narysuj odpowiedni wykres qqplot dla tego testu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Generate the t-samples
multt.sample <- ___
# Print the first 6 samples
# Check multivariate normality
mvn(___, mvnTest = "___", multivariatePlot = "___")