Análisis Multivariado - Análisis descriptivo

### Análisis descriptivo - Análisis multivariado

# En este caso se requieren las siguientes librerias: (car),(MVN) y (ellipse)

espe<-c(2.26, 2.28, 2.27, 2.39, 2.22, 2.29, 2.30, 2.39, 2.35, 2.30, 2.31, 2.31, 2.32, 2.32, 2.28, 2.27, 2.27, 2.33, 2.30, 2.26, 2.22, 2.38, 2.20, 2.42, 2.25)
diame<-c(4.22, 4.21, 4.24, 4.24, 4.21, 4.22, 4.25, 4.24, 4.21, 4.29, 4.23, 4.26, 4.23, 4.23, 4.20, 4.23, 4.25, 4.27, 4.25, 4.23, 4.24, 4.24, 4.23, 4.25, 4.23)

matrix<-as.data.frame(cbind(x,y))

vecmed<-c(sapply(matrix,mean))
vecmed
varcovar<-var(matrix) 
n<-nrow(matrix)
p<-ncol(matrix)
a1<-0.01
Ftab<-qf((1-a1),p,(n-p))
Ftab
vec.a<-c(1,0)
vec.a%*%vecmed-sqrt(((n-1)*p)/(n-p)*Ftab*((t(vec.a)%*%varcovar%*%vec.a)/n))
vec.a%*%vecmed+sqrt(((n-1)*p)/(n-p)*Ftab*((t(vec.a)%*%varcovar%*%vec.a)/n))

vec.a<-c(0,1)
vec.a%*%vecmed-sqrt(((n-1)*p)/(n-p)*Ftab*((t(vec.a)%*%varcovar%*%vec.a)/n))
vec.a%*%vecmed+sqrt(((n-1)*p)/(n-p)*Ftab*((t(vec.a)%*%varcovar%*%vec.a)/n))

shapiro.test(x)
shapiro.test(y)

mardiaTest(matrix)
hzTest(matrix, qqplot = TRUE)