正态模式检测是一种对数据集进行统计分析，判断数据集是否符合正态分布的方法。
正态模式检测的主要方法包括：
1. 直方图分析：通过将数据集分成多个区间，并统计每个区间内的数据个数，进而绘制出数据的频率分布图。如果频率分布图呈现出钟形曲线，则说明数据集符合正态分布。
2. QQ图：通过绘制数据集的分位数与正态分布的分位数之间的散点图，观察散点图的趋势是否大致为一条直线。如果散点图大致呈现一条直线，则说明数据集符合正态分布。
3. 偏度与峰度检验：通过计算数据集的偏度和峰度，判断其是否接近于0。对于符合正态分布的数据集，其偏度和峰度通常都接近于0。
正态模式检测的应用范围包括但不限于：
- 统计学研究：在进行统计学假设检验和参数估计时，常常需要先检测数据是否符合正态分布。
- 财务分析：一些财务指标在分析中需要满足正态分布的假设。
- 生物学研究：在遗传学、生态学等领域的数据分析中，正态模式检测也经常被应用。
