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MardiaKurtosisTest

MardiaKurtosisTest[data]
使用 Mardia 峰度检验法判断 data 是否服从 MultinormalDistribution.

MardiaKurtosisTest[data, "property"]
返回的值.

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MardiaKurtosisTest 执行 Mardia 峰度拟合优度检验，其中零假设为 data 从一个MultinormalDistribution 中抽取，而备择假设认为并不服从.
默认情况下，返回一个概率值或者值.
一个较小的值表明 data 不可能服从 dist.
data 可以是单变量或者多变量 .
Mardia 峰度检验实际上将 data 的峰度的一个多元测量值与 MultinormalDistribution 的相比较.
MardiaKurtosisTest[data, dist, "HypothesisTestData"] 返回一个 HypothesisTestData 对象htd，通过使用 htd["property"] 的形式，它可以用来提取额外的检验结果和属性.
MardiaKurtosisTest[data, dist, "property"] 可以用来直接给出的值.
PearsonChiSquareTest[data, dist, "property"] 可以用来直接给出的值.
与检验报告相关的属性包括：

下列属性与所执行的检验类型无关.
与数据分布相关的属性包括：
"FittedDistribution" 数据的拟合分布

"FittedDistributionParameters" 数据的分布参数
可以给出下列选项：
Method Automatic 计算值所用的方法

SignificanceLevel 0.05 诊断和报告的分界点
对于一个拟合优度检验，选择一个临界值，以使得只有当时，否定 . 用于和属性的值由 SignificanceLevel 选项控制. 默认情况下，设为 .
可以使用如下方法计算值：
Automatic 对至多 5 维的小样本进行校验

"Asymptotic" 使用检验统计量的渐近分布

"MonteCarlo" 使用蒙特卡罗模拟
在设置 Method-> "MonteCarlo" 下，在下使用拟合分布，生成个与输入具有相同长度的数据集. 来自 MardiaKurtosisTest[s_i, "TestStatistic"] 的 EmpiricalDistribution 用于估计值.