從多變量 t 分配產生樣本
雖然多變量常態非常常用，但並非所有多變量資料都遵循常態分配。多變量 t 分配可以在各個方向上容納厚尾分配。這個練習中，你會學到如何從多變量 t 分配抽取隨機樣本。我們會沿用先前用來從多變量常態分配產生樣本的 mu.sim 與 sigma.sim 參數。
本練習屬於課程
R 的多變量機率分配
練習說明
- 從具有 5 個自由度的雙變量 t 分配產生 200 個樣本，並將物件命名為
multt.sample。 - 列印前六個樣本。
- 使用 Mardia 檢定檢查樣本是否符合多變量常態分配，並繪製此檢定所需的對應 qqplot。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Generate the t-samples
multt.sample <- ___
# Print the first 6 samples
# Check multivariate normality
mvn(___, mvnTest = "___", multivariatePlot = "___")