正态分布检验
基础函数 shapiro.test() fBasics包 normalTest()、shapiroTest()也是调用shapiro.test(x) 这些函数的结果一致，样本大小必需在3和5000之间 Kolmogorov - Smirnov是比较精确的正态检验法 nortest包 lillie.test(更精确)。
符合正态分布用什么检验方法
符合正态分布检验的方法如下：要检验一个数据集是否符合正态分布，通常可以使用如下两种方法：正态概率图（PP图）：通过将样本值按从小到大排序，并将其对应的分位数与正态分布的分位数进行比较，来判断样本的分布是否近似。
正态分布检验有哪些方法
正态分布检验方法：正态概率累积分布图法，具有直观性好的特点，适用于大样本（总体）经验法，用样本中位数M与算术平均值的比值和算术平均值与标准差的关系进行判断。
当峰度≈0时，可认为分布的峰态合适，服从正态分布（不。
如何判断正态分布
一、正态性检验：偏度和峰度。
1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。
当偏度≈0时，可认为分布是对称的，服从正态分布；当偏度>0时，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；当偏度<0。
正态性检验哪些方法?
1、偏度检验 使用偏度检验时，总体具有仅在偏度方向上偏离正态的先验信息。
因而备择假设为 检验统计量为 当总体服从正态分布时，的极限分布是 因此水平为 α检验的拒绝域为 这里是标准正态分布的分位数。
2、峰度检验 使用。