文件名称：Roystest:Royston 的多元正态性检验。-matlab开发
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更新时间：2024-06-21 12:30:35
matlab
众所周知，许多多元统计程序需要多元正态性 (MVN) 的假设。 针对这个问题已经提出了至少 50 种不同的程序。 不幸的是，通过不同的程序可以得出关于数据集的 MVN 的不同结论（Mecklin 和 Mundfrom，2005）。 Shapiro-Wilk 检验（Shapiro 和 Wilk，1965 年）通常被认为是单变量正态性的极好检验。 正如 Royston (1982) 所做的那样，将其扩展到多变量情况是很自然的。 仿真结果表明 Royston 的测试对许多不同的替代分布具有非常好的 I 类错误控制和能力。 此外，Royston 的检验涉及对样本中变量之间的相关性进行相当巧妙的校正。 Royston (1983) 的边际方法首先使用 Shapiro-Wilk 统计量检验每个 p 变量的单变量正态性，然后将 p 相关检验组合成一个综合检验统计量以实现多元正态性。 Royston
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