Генерація вибірок із багатовимірного t-розподілу
Хоча багатовимірний нормальний розподіл широко використовують, не всі багатовимірні дані є нормальними. Багатовимірні t-розподіли дають змогу моделювати „важкі хвости" у кожному напрямку. У цій вправі ви навчитеся генерувати випадкові вибірки з багатовимірного t-розподілу. Ми використаємо ті самі параметри mu.sim і sigma.sim, що застосовувалися для генерування вибірок з багатовимірного нормального розподілу.
Ця вправа є частиною курсу
Багатовимірні ймовірнісні розподіли в R
Інструкції до вправи
- Згенеруйте 200 вибірок із біваріативного t-розподілу з 5 ступенями свободи. Назвіть об'єкт
multt.sample. - Виведіть перші шість спостережень.
- Перевірте, чи вибірки підпорядковуються багатовимірному нормальному розподілу, використавши тест Мардії, і побудуйте відповідний qqplot для цього тесту.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Generate the t-samples
multt.sample <- ___
# Print the first 6 samples
# Check multivariate normality
mvn(___, mvnTest = "___", multivariatePlot = "___")