多元统计与R

我是R方面的新手，也是多元统计领域的新手。 我想从这个正常地区抽取100个样本

mu = (0,1,0)' 
cov = (16,1,1;1,16,2;1,2,16)

任务是用5%conf检验矩阵cov是否为对角矩阵的假设。 还需要找到p值

实现应该是R

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谢谢

检查MASS包中的mvrnorm函数

library(MASS)

mu <- c(0,1,0)
cov <- matrix(c(16,1,1,1,16,2,1,2,16), ncol = 3)
random <- mvrnorm(n = 100, mu = mu, Sigma = cov)

库（MASS）
穆，你被卡在哪里了？你搜索过“多元正态分布样本”吗？当我这样做的时候，我得到了几个可能重复的问题，并且。但是，您发布的代码语法无效-如果您需要帮助定义向量和矩阵，我将从一些介绍性材料开始。我在从给定（mu，cov）中采样数据后遇到了问题，我不确定要运行哪个测试或似然比，（我也不确定如何在R中运行这些测试）你应该展示你的代码，否则你会得到答案（如下），提供你已经知道的。至于“我应该运行什么测试”，这是一个更适合stats.stackexchange的问题。与其说这有助于解释如何解决OPs问题，不如说这有助于解释使用mvrnorm和mvrnorm的区别？