MVN: Ein R-Paket zur Bewertung der multivariaten Normalverteilung

Die Bewertung der Annahme der multivariaten Normalverteilung ist für viele parametrische multivariate statistische Methoden erforderlich, wie z.B. MANOVA, lineare Diskriminanzanalyse, Hauptkomponentenanalyse, kanonische Korrelationsanalyse usw. Es ist wichtig, die multivariate Normalverteilung zu bewerten, um mit solchen statistischen Methoden fortzufahren. Es gibt viele analytische Methoden, die zur Überprüfung der multivariaten Normalverteilung vorgeschlagen wurden. Allerdings ist die Entscheidung, welche Methode verwendet werden soll, ein herausfordernder Prozess, da jede Methode unter bestimmten Bedingungen unterschiedliche Ergebnisse liefern kann. Daher können wir sagen, dass es keine beste Methode gibt, die unter allen Bedingungen zur Überprüfung der Normalverteilung gültig ist. Neben numerischen Ergebnissen ist es sehr nützlich, grafische Methoden zu verwenden, um über die multivariate Normalverteilung zu entscheiden. Die Kombination der numerischen Ergebnisse mehrerer Methoden mit grafischen Ansätzen kann nützlich sein und zuverlässigere Entscheidungen liefern. Hier stellen wir ein R-Paket, MVN, vor, um die multivariate Normalverteilung zu bewerten. Es enthält die drei am häufigsten verwendeten Tests auf multivariate Normalverteilung, einschließlich des Tests von Mardia, Henze-Zirkler und Royston, sowie grafische Ansätze, darunter Chi-Quadrat Q-Q, Perspektive und Konturdiagramme. Es beinhaltet auch zwei Methoden zur Erkennung multivariater Ausreißer, die auf robusten Mahalanobis-Distanzen basieren. Darüber hinaus bietet dieses Paket Funktionen zur Überprüfung der univariaten Normalverteilung von Randverteilungen sowohl durch Tests als auch durch Plots. Darüber hinaus stellen wir insbesondere für nicht-R-Nutzer eine benutzerfreundliche Webanwendung des Pakets zur Verfügung.