在這個練習中，你會檢視一對變數的等高線圖，判斷是否應該超越常見的對稱分配（如常態分配與 t 分配），改用偏態常態分配來建模資料集。
請檢視 ais.female 資料集中變數 Ht 與 Wt 的等高線圖。這個資料集來自 Australian Institute of Sport 的女性運動員觀測值。以下哪一種分配最能描述這些資料？
ais.female
Ht
Wt
本練習屬於課程
將理論付諸實踐，立即體驗我們的互動練習
在這段多變量資料的入門內容中，你會學到如何讀取並摘要資料。你將使用描述統計（例如平均向量、變異數—共變異數矩陣與相關矩陣）來摘要多變量資料。之後你會探索各種繪圖技巧，從中獲得對多變量資料的洞察。
本章將介紹最重要且最常用的多變量機率分配——多變量常態分配。你會學到如何從多變量常態分配產生隨機樣本，以及如何在此分配下計算並繪製機率密度與機率。你也會學到如何檢驗一個資料集是否符合多變量常態性。
本章將介紹一系列可用來建模非常態資料的機率分配。特別是，你會認識多變量 t 分配，它能刻畫較厚的尾部，並且是單變量 Student t 分配的推廣。你也會接觸各種偏態分配，這些分配專為刻畫右偏或左偏的資料而設計。
當前練習
在最後一章，你會學到分析高維資料的技巧，包括主成分分析（PCA）與多維尺度法（MDS）。你也會透過資料分析實作這些技巧。
