多元正态性检验案例R

在R语言中，进行多元正态性检验通常是在进行多元方差分析(MANOVA)之前的重要步骤。这里有一个简单的案例演示如何使用`qqnorm()`函数来评估样本数据是否满足多元正态分布假设：

# 假设我们有三个自变量x1, x2, x3以及对应的因变量y
data <- data.frame(x1 = rnorm(100), x2 = rnorm(100), x3 = rnorm(100), y = rnorm(100))

# 创建Q-Q图
qqPlot <- qplot(data$x1, data$y, geom="p", main="QQ Plot for X1 and Y") + 
  geom_qq(data=data, mapping=aes(sample=x1, group=1)) +
  geom_qq(data=data, mapping=aes(sample=y, group=2), color="red")

# 查看结果
qqPlot

这将绘制X1和Y之间的Q-Q图。如果点接近对角线，说明两个变量可能服从多元正态分布。你可以重复这个过程对其他变量组合进行检验。