Числовые критерии многомерной нормальности

Помимо графических методов проверки с помощью QQ-графика, библиотека MVN предлагает ряд числовых критериев для оценки многомерной нормальности. Наряду с проверкой значимости эти критерии позволяют сделать вывод о том, подчиняются ли данные многомерному нормальному распределению.

Это упражнение является частью курса

Многомерные вероятностные распределения в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте функцию mvn() с аргументом mvnTest = "mardia", чтобы выполнить критерий Мардиа для проверки многомерной нормальности на наборе данных multnorm.sample.
Используйте функцию mvn() с аргументом mvnTest = "hz", чтобы выполнить критерий Хензе–Зиркера для проверки многомерной нормальности на числовых переменных Alcohol, Malic, Ash, Alcalinity набора данных wine.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Mardia's test

# Henze-Zirkler's test

Редактировать и запускать код