如题

我用mvrnorm产生了10维正态分布数据，放入a中（sigma已为正定矩阵）
a <- mvrnorm(n=1000, rep(0, 10), sigma)

然后用mvnormtest包中的 mshapiro.test函数检验其多维正态性
> mshapiro.test(t(a))

        Shapiro-Wilk normality test

data:  Z
W = 0.9935, p-value = 0.0002342


虽然W值接近1，但是p值小于0.05啊，a不服从10维正态分布

到底是R中的生成多元正态分布数据的函数mvrnorm有问题，还是进行多元正态性检验的mshapiro.test函数有问题？

我个人比较倾向于mshapiro.test有问题，因为多元正态性检验比较常用的是主成分分析法，应该不是将shapiro检验扩展到多维，当然也许有这个方法但是我没看到，求各位大神赐教~~