正态性检验
正态性检验简介
生成正态概率图 并进行假设检验 ，以检查观测值是否服从正态分布 。对于正态性检验 ，假设为
H0：数据服从正态分布 与 H1：数据不服从正态分布
图形中的垂直尺度类似于正态概率图中的垂直尺度。水平轴为线性尺度。此线形成数据所来自总体 的累积分布函数的估计值。图中会显示总体参数的数字估计 （m 和 s）、正态性检验值以及关联的 p 值 。三种检验方法
Anderson-Darling：
选择此项将执行正态性的 Anderson-Darling 检验 ，这是一种基于 ECDF（经验累积分布函数）的检验。Ryan-Joiner：
选择此项将执行 Ryan-Joiner 检验 ，它类似于 Shapiro-Wilk 检验 。Ryan-Joiner 检验是一种基于相关的检验。Kolmogorov-Smirnov：
选择此项将执行正态性的 Kolmogorov-Smirnov 检验 ，这是一种基于 ECDF 的检验。热门专栏
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