为什么要检验数据的正态性

有庆嫌衫些统计方法只适用于正态分布或近似正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情者丛况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显著等，因此在用这些方法前，需考虑进行正检验。

它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗维尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。

扩展资料

检验特点

设X₁，X₂， ，Xₙ表示来自总体的样本，

表示样本均值，

表示 i 阶样本中心矩。正态分布的偏度和峰度均为 0，其中偏度和峰度的定义分别为

该检验就是根据这个特点来检验分布正态性的。

三种检验方法

1、Anderson-Darling

选择此项将执行正态性的Anderson-Darling检验 ，这是一种基于ECDF（经验累积分布函数）誉腔的检验。

2、Ryan-Joiner

选择此项将执行Ryan-Joiner检验 ，它类似于Shapiro-Wilk检验。Ryan-Joiner检验是一种基于相关的检验。

3、Kolmogorov-Smirnov

选择此项将执行正态性的Kolmogorov-Smirnov检验 ，这是一种基于ECDF的检验。

-正态性检验

-正检验

-正态检验

正态分布有什么作用

正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）数学、物理及工程等领域都非常重要。概率分布统计学许多方面有着重大影响力，若随机变量X服从数学期望μ、标准方差σ2高斯分布记，则其概率密度函数正态分布期望值μ决定了其位置其标准差σ决定了分布幅度因其曲线呈钟形因此人们又经常称之钟形曲线我们通常所说标准正态分布μ=0,σ=1正态分布应用。估计频数分布服从正态分布变量只要知道其均数与标准差根据公式即估计任意取值范围内频数比例。制定迟燃参考值范围，正态分布法适用于服从正态（或近似正态）分布指标及通过转换服从正态分布指标。百分位数法常用于偏态分布指标表3-1两种方法单双侧界值都应熟练掌握。质量控制，控制实验测量（或实验）误差常作上、下警戒值作上、下控制值样做依据，正常情况下测量（或实验）误差服从正态分布。正态分布许多统计方法理论基础检李旦源验、方差分析、相关和回归分析等多哪态种统计方法均要求分析指标服从正态分布许多统计方法虽要求分析指标服从正态分布相应统计量大样本时近似正态分布因而大样本时些统计推断方法也正态分布理论基础。

正态分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution）,是一个在数学、物理及工程等陪正领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力若随机变量X服从一陵姿个数学期望为μ、标准方芦汪悔差为σ

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