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R语言产生多元正态分布的数据后用shapiro检验，却不是多元正态分布？

发布：andre_hong | 分类：会计库

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如题
我用mvrnorm产生了10维正态分布数据，放入a中（sigma已为正定矩阵）
a <- mvrnorm(n=1000, rep(0, 10), sigma)
然后用mvnormtest包中的 mshapiro.test函数检验其多维正态性
> mshapiro.test(t(a))
Shapiro-Wilk normality test
data:Z
W = 0.9935, p-value = 0.0002342
虽然W值接近1，但是p值小于0.05啊，a不服从10维正态分布
到底是R中的生成多元正态分布数据的函数mvrnorm有问题，还是进行多元正态性检验的mshapiro.test函数有问题？
我个人比较倾向于mshapiro.test有问题，因为多元正态性检验比较常用的是主成分分析法，应该不是将shapiro检验扩展到多维，当然也许有这个方法但是我没看到，求各位大神赐教~~

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