R语言,三元正态分布的pp图,qq图代码新手
时间: 2024-02-27 14:54:39 浏览: 40
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:
```r
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。
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R语言,三元数据正态性检验的pp图,qq图代码
以下是在R语言中进行三元数据正态性检验的pp图和qq图的代码示例:
``` r
# 生成三元数据
data <- data.frame(var1 = rnorm(100), var2 = rexp(100), var3 = rpois(100, 5))
# 绘制pp图
library(car)
pp <- ppr(data)
plot(pp)
# 绘制qq图
qqnorm(data$var1)
qqline(data$var1)
qqnorm(data$var2)
qqline(data$var2)
qqnorm(data$var3)
qqline(data$var3)
```
在上述代码中,我们首先使用`data.frame()`函数生成了一个包含三个变量的数据框,然后使用`car`包中的`ppr()`函数生成了pp图,并使用`plot()`函数进行绘制。接着,我们使用`qqnorm()`函数绘制了三个变量的qq图,并使用`qqline()`函数添加了一条参考线。
matlab如何检验三元正态分布
在Matlab中,可以使用mvntest函数来检验三元正态分布。mvntest函数可以对一个或多个样本进行多元正态性检验,其中每个样本包含多个变量。它的语法如下:
```matlab
[h,p] = mvntest(data)
```
其中,data是一个n-by-3的矩阵,每行代表一个三元观测值。函数会返回两个输出参数:h是一个布尔值,表示是否拒绝了原假设(即数据来自一个三元正态分布);p是一个p-value,表示检验的显著性水平。
如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,认为数据不来自一个三元正态分布。反之,如果p-value大于显著性水平,则不能拒绝原假设,认为数据来自一个三元正态分布。