用R解决，生成一个具有多元正态分布的随机向量X（五维），验证三个结论：1.X分量的线性组合都呈正态分布 2.X分量的所有子集都具有（多元）正态分布，并生成图像（Q-Q图）3.零协方差意味着相应的分量是独立分布。

在R语言中，我们可以使用`mvtnorm`包来生成多元正态分布的随机向量。首先，我们需要安装并加载这个包：

install.packages("mvtnorm")
library(mvtnorm)

接着，我们可以创建一个5维的随机向量`X`，其均值为0，单位方差矩阵（所有元素都是1，对角线元素为1，其他元素为0）：

set.seed(123) # 设置随机种子以便于复现结果
mu <- c(0, 0, 0, 0, 0) # 均值
sigma <- matrix(c(1, 0, 0, 0, 0,
                  0, 1, 0, 0, 0,
                  0, 0, 1, 0, 0,
                  0, 0, 0, 1, 0,
                  0, 0, 0, 0, 1), nrow = 5, byrow = TRUE) # 协方差矩阵

X <- rmvnorm(n = 1, mean = mu, sigma = sigma)

为了验证结论：

1. 对于线性组合的正态性，我们可以选择两个或更多维度，计算它们的线性组合，并使用正态性检验，如Shapiro-Wilk检验。

linear_combinations <- cbind(X[1], X[2] + X[3]) # 示例组合
shapiro.test(linear_combinations)

2. 对于子集的正态性，可以遍历所有可能的子集，并绘制QQ图。这里我们只给出部分示例：

subsets <- combn(dimnames(X)[[1]], 2) # 获取所有二元子集
qqplots <- lapply(subsets, function(subset) {
  qplot(qqnorm(X[, subset]), data.frame(Q = pnorm(X[, subset])), main = paste0("Subset:", subset))
})
# 给每个QQ图添加到一个大图中
grid.arrange(grobs = unlist(qqplots), ncol = 2, labels = FALSE)

3. 零协方差确实意味着对应的变量是独立的。在我们的例子中，由于`sigma`是对角阵，所以每个元素之间的协方差为0，即各分量是独立的。可以使用`cor(X)`函数确认这一点：

cor(X)