R语言多元非参数统计，显示代码

以下是一个简单的多元非参数统计的例子，使用R中的MVA包：

library(MVA)

# 生成数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100)
data <- data.frame(x, y, z)

# 计算 Kendall's tau 相关系数矩阵
kendall.mat <- cor(data, method = "kendall")

# 绘制散点图矩阵
pairs(data)

# 进行主成分分析
pca <- princomp(data, cor = FALSE)

# 绘制 PCA 结果图
biplot(pca)

# 进行多维尺度分析
mds <- cmdscale(kendall.mat)

# 绘制 MDS 结果图
plot(mds, type = "n")
text(mds, labels = rownames(kendall.mat), cex = 0.8, col = "blue")

这段代码首先生成了三个随机变量 x、y 和 z，然后计算了它们之间的 Kendall's tau 相关系数矩阵，并绘制了散点图矩阵。接着，进行了主成分分析和多维尺度分析，并绘制了它们的结果图。请注意，这里只使用了MVA包中的一些基本函数，还有许多其他函数可用于执行不同类型的多元非参数统计分析。