正态分布检测-检测范围
正态分布检测主要用于统计分析、机器学习等领域,用于判断一组数据是否符合正态分布。
常见的正态分布检测方法包括但不限于:
1. 直方图检测:通过将数据分组并绘制直方图,观察直方图的形状是否近似于正态分布的钟形曲线。
2. Q-Q 图检测:绘制样本数据的分位数与正态分布的理论分位数之间的关系图,观察点是否接近直线,从而判断数据是否服从正态分布。
3. Shapiro-Wilk 检测:利用统计检验方法,计算数据的统计量,并与正态分布的统计量进行比较,判断数据是否符合正态分布。
4. Anderson-Darling 检测:同样利用统计检验方法,计算数据的统计量,并与正态分布的统计量进行比较,判断数据是否符合正态分布。
需要注意的是,这些方法仅用于初步判断数据是否符合正态分布,并不能确定数据的具体分布形式。当数据不符合正态分布时,可能需要采取适当的数据转换或使用其他分布模型进行分析。