正态分布检测-检测项目
正态分布检测是一种用来检验数据是否符合正态分布的统计方法。正态分布又称为高斯分布,是统计学中最重要的一种概率分布,许多现实世界中的数据都可以近似地服从正态分布。
正态分布检测常用的方法包括:
- 直方图分析法:通过绘制数据的频率分布直方图,观察数据的分布形态,如是否呈现钟形曲线。
- QQ图法:QQ图(Quantile-Quantile Plot)是一种可以直观地检验数据是否服从正态分布的方法。通过将数据的分位数与正态分布的分位数进行比较,观察数据点是否分布在一条直线上。
- Shapiro-Wilk正态性检验:Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法,通过计算统计量W和p值来判断数据是否服从正态分布。
- Kolmogorov-Smirnov正态性检验:Kolmogorov-Smirnov检验是另一种常用的正态性检验方法,通过计算统计量D和p值来判断数据是否服从正态分布。
- Anderson-Darling正态性检验:Anderson-Darling检验是一种比较敏感的正态性检验方法,通过计算统计量A和临界值来判断数据是否服从正态分布。
- Lilliefors正态性检验:Lilliefors检验是对小样本数据进行正态性检验的一种方法,也是基于Kolmogorov-Smirnov检验的一种改进。
通过以上方法可以对数据进行正态分布检测,以判断数据是否符合正态分布的假设。