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Assessing multivariate nonnormality using univariate distributions

E. Slate刊期 1999-03-01 · 卷 86（1）Biometrika已编入正刊

利用单变量分布评估多变量非正态性AI 解读

This paper proposes diagnostics that can indicate regions where multivariate distributions are poorly behaved in the sense that they are far from normal. The measure of nonnormality developed by Slate (1994) for univariate distributions is extended to multivariate parametric models by application to univariate marginal and conditional distributions. The approach is illustrated for univariate conditional distributions using dynamic graphics in Xlisp-Stat (Tierney, 1990).…

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