如何检验数据是否服从正态分布.

如何检验数据是否服从正态分布O检验数据是否服从正态分布的方法在统计学中，正态分布是一种非常重要的概率分布，很多统计方法和理论都是基于正态分布或近似正态分布的假设因此，在实际应用中，我们经常需要检验一组数据是否服从正态分布本文将介绍几种常用的检验方法

一、图形方法

1.直方图直方图是一种常用的图形方法，可以用来观察数据的分布情况如果数据服从正态分布，那么直方图应该呈现出钟形曲线的形状

2.QQ图QQ图是一种更为专业的图形方法，通过比较数据的分位数与正态分布的分位数来判断数据是否服从正态分布如果数据点基本在一条直线上，则可以认为数据服从正态分布

3.箱线图箱线图也是一种常用的图形方法，可以观察数据的四分位数和异常值如果数据服从正态分布，那么箱线图的箱体应该呈现出钟形曲线的形状，且异常值较少

二、非参数检验方法

1.Shapiro-Wilk检验Shapiro-Wilk检验是一种常用的非参数检验方法，用于判断数据是否服从正态分布该检验的原假设是数据服从正态分布，如果P值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，认为数据服从正态分布

2.Kolmogorov-Smirnov检验Kolmogorov-Smirnov检验也是一种常用的非参数检验方法，用于判断数据是否服从某一特定分布，包括正态分布该检验的原假设是数据服从某一特定分布，如果P值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，认为数据服从该分布

3.Anderson-Darling检验Anderson-Darling检验是一种更为强大的非参数检验方法，可以用于判断数据是否服从多种分布，包括正态分布该检验的原假设是数据服从某一特定分布，如果P值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，认为数据服从该分布

三、参数检验方法

1.正态性检验正态性检验是一种参数检验方法，通过拟合数据的正态分布模型，然后检验模型的参数是否符合正态分布的假设如果模型的参数符合正态分布的假设，则可以认为数据服从正态分布

2.Lilliefors检验Lilliefors检验是一种修正的Kolmogorov-Smirnov检验，可以用于判断数据是否服从正态分布该检验的原假设是数据服从正态分布，如果P值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，认为数据服从正态分布

3.Jarque-Bera检验Jarque-Bera检验是一种基于偏度和峰度的检验方法，用于判断数据是否服从正态分布该检验的原假设是数据服从正态分布，如果P值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，认为数据不服从正态分布

四、总结。