Çok değişkenli normallik için sayısal testler

QQ-plot kullanan görsel testlerin yanı sıra, MVN kütüphanesi çok değişkenli normalliği kontrol etmek için çeşitli sayısal testler sunar. Anlamlılık testleriyle birlikte bu testler, verilerin çok değişkenli normal olup olmadığına dair çıkarımsal bir değerlendirme sağlar.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

multnorm.sample veri kümesinde çok değişkenli normallik için Mardia testini uygulamak üzere mvnTest = "mardia" argümanıyla mvn() fonksiyonunu kullan.
wine veri kümesindeki sayısal değişkenler olan Alcohol, Malic, Ash, Alcalinity üzerinde çok değişkenli normallik için Henze-Zirkler testini uygulamak üzere mvnTest = "hz" argümanıyla mvn() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Mardia's test

# Henze-Zirkler's test

Kodu Düzenle ve Çalıştır