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~~