利用r编写代码，已知三组观测数据，分别检验是否来自四元正态分布（1）对每个分量检验是否是一元分布（2）利用卡方图检验是否来自四元正态分布

在R语言中，我们可以使用`ks.test()`函数来检查数据是否符合一元正态分布，对于三维或更高维度的数据集，需要对每一维单独进行这种检验。首先，假设你有三个变量（例如x、y、z），你可以这样做：

# 假设data是包含你观测数据的DataFrame，比如 data <- data.frame(x = your_data_x, y = your_data_y, z = your_data_z)

# 对每个分量进行单变量正态检验
for (i in c("x", "y", "z")) {
  result <- ks.test(data[[i]], "pnorm")
  print(paste0(i, ": ", result$p.value))
}

这里，`ks.test(data[[i]], "pnorm")`会计算给定列i与正态分布拟合程度的Kolmogorov-Smirnov检验，返回值p.value越接近1，说明该变量更可能是正态分布。

至于四元正态分布的卡方检验，通常不直接通过R内置函数完成，因为标准卡方检验（χ² test）针对的是分类变量而不是连续变量。如果想要判断数据是否接近于高维正态分布，可以考虑使用多元正态性检测，如Mardia's multivariate skewness and kurtosis tests 或者 Shapiro-Wilk test在每个维度上应用到所有变量组合上。然而，这超出了常规卡方图的范围。

如果你想评估整个四维数据集的非正态性，可能需要使用统计软件包（如MVNTest包）提供的专门工具，或者做一些可视化来直观感受分布情况，但这并不属于简单的卡方图分析。