正态性检验方法汇总 💻📊

随着数据分析成为现代研究与决策制定的重要工具，确保数据符合特定分布变得至关重要。其中，正态分布是统计分析中最为常见的分布之一。为了验证数据是否符合正态分布，我们需要使用各种正态性检验方法。本文将为您介绍几种常用的正态性检验方法，并提供一些实用建议。

1️⃣ Shapiro-Wilk检验 📊

这是最常用且强大的正态性检验方法之一。适用于小样本和大样本的数据集。通过计算W统计量并将其与临界值进行比较来判断数据是否符合正态分布。

2️⃣ Kolmogorov-Smirnov检验 📈

该方法通过比较样本累积分布函数（CDF）与理论正态分布的累积分布函数来检验数据的正态性。适用于大样本数据集。

3️⃣ Anderson-Darling检验 🔍

此方法类似于Kolmogorov-Smirnov检验，但更侧重于尾部数据的拟合程度。它对不同分布类型具有较高的敏感度，因此在检测非正态分布时更为有效。

4️⃣ Jarque-Bera检验 📐

这是一种基于偏度和峰度的检验方法，适用于大样本数据。通过计算JB统计量来评估数据是否偏离正态分布。

了解这些方法有助于选择最适合您数据特性的检验手段，从而提高分析结果的准确性。希望本文能够帮助您更好地理解和应用这些正态性检验方法。

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