正态曲线检测主要应用于数据分析和统计学中，用于判断数据的分布是否符合正态分布。
常见的正态曲线检测方法有：
1. 直方图：通过将数据分成一定数量的区间，统计各区间中数据的频数，然后绘制直方图，观察直方图的形状是否近似为正态分布。
2. 正态概率图：将数据的值按照从小到大排序，并计算每个值对应的累积分布函数值（累积概率），然后将这些值绘制在纵轴上，将对应的理论正态分布的分位数绘制在横轴上，如果数据近似服从正态分布，那么各个点应该近似在一条直线上。
3. QQ图：QQ图是正态概率图的一种特殊形式，在QQ图中，将数据的值按照从小到大排序，并计算每个值对应的累积分布函数值（累积概率），然后将这些值绘制在纵轴上，将对应的理论正态分布的分位数绘制在横轴上，如果数据近似服从正态分布，那么各个点应该在一条直线附近分布。
4. Shapiro-Wilk检验：Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法，通过计算样本数据与理论正态分布之间的差异程度，得到一个检验统计量，然后与临界值进行比较，来判断数据的分布是否符合正态分布。
