R语言，多元正态分布的pp图，qq图代码

在 R 语言中，可以使用 `mvnormtest` 包来绘制多元正态分布的 pp 图和 qq 图。下面是一个简单的例子，假设我们有一个 2 维的正态分布数据：

library(mvnormtest)

# 生成 2 维的正态分布数据
set.seed(123)
data <- rmvnorm(n = 100, mean = c(0, 0), sigma = matrix(c(1, 0.5, 0.5, 1), nrow = 2))

# 绘制 pp 图和 qq 图
pp.plot(data, main = "PP Plot")
qq.plot(data, main = "QQ Plot")

这段代码会生成一个 pp 图和一个 qq 图，其中 `pp.plot` 函数用于绘制 pp 图，`qq.plot` 函数用于绘制 qq 图。您可以根据需要修改参数来调整图形的外观。

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R语言，三元正态分布的pp图，qq图代码新手

在 R 语言中，可以使用 `mvtnorm` 包来生成三元正态分布数据，并使用 `mvnormtest` 包来绘制 pp 图和 qq 图。下面是一个简单的例子：

library(mvtnorm)
library(mvnormtest)

# 生成三元正态分布数据
set.seed(123)
data <- rmvnorm(n = 100, mean = c(0, 0, 0), sigma = matrix(c(1, 0.5, 0.2, 0.5, 1, 0.3, 0.2, 0.3, 1), nrow = 3))

# 绘制 pp 图和 qq 图
pp.plot(data, main = "PP Plot")
qq.plot(data, main = "QQ Plot")

这段代码会生成一个三元正态分布数据，并绘制一个 pp 图和一个 qq 图，其中 `pp.plot` 函数用于绘制 pp 图，`qq.plot` 函数用于绘制 qq 图。您可以根据需要修改参数来调整图形的外观。

R语言多元正态分布计算

在R语言中，可以使用`mvtnorm`包来进行多元正态分布的计算。下面是一个简单的示例代码，演示如何生成多元正态分布的随机样本：

# 安装和加载 mvtnorm 包
install.packages("mvtnorm")
library(mvtnorm)

# 设置随机数种子，以便结果可重现
set.seed(123)

# 设定均值和协方差矩阵
mean_vec <- c(1, 2)
cov_matrix <- matrix(c(2, 1, 1, 3), nrow = 2)

# 生成100个多元正态分布的随机样本
samples <- rmvnorm(n = 100, mean = mean_vec, sigma = cov_matrix)

# 输出前5个样本
head(samples)

在上述代码中，我们首先安装并加载`mvtnorm`包。然后，我们设置了一个二维变量的均值向量`mean_vec`和协方差矩阵`cov_matrix`。最后，使用函数`rmvnorm()`生成了100个服从指定均值和协方差的多元正态分布的随机样本，并输出前5个样本。

你也可以使用`dmvnorm()`函数计算多元正态分布的概率密度函数值，或使用`pmvnorm()`函数计算累积分布函数值。具体使用方法可以参考`mvtnorm`包的官方文档。