其中w:normal為shapiro-wilk正態性檢驗統計量，pr顯著性水平）。
當n≤2000時正態性檢驗用shapiro-wilk統計量
當n>2000時用kolmogorov d統計量
在檢驗中，我們的零假設是變數服從正態分佈，如果test for normality
檢驗結果的p值小於0.05水平，則拒絕零假設，否則接受零假設。
利用sas/insight進行正態性檢驗：
「解決方案」-「分析」-「互動式資料分析(i)」：
"分析"-》"分布"：
輸出：
確定-》結果：
以下為補充材料：
from :
做統計推斷時，對樣本資料進行假設檢驗（u、t檢驗）要求樣本資料服從正態分佈。當樣本資料為
非正態分佈或為小樣本或兩樣本方差不等時則要用非引數檢驗（卡方、符號、秩和等）。
a.用sas軟體檢驗正態性：（ ⅰ
）正規的正態性檢驗可以通過proc univariate中的選擇項normal來實現。輸出結果包括6部分。其中第4部分輸出正態檢驗結果：
當樣本數n<2000時，shapiro-wilk的w統計量檢驗正態性；
當樣本數n>2000時，kolmogorov-smirnov的d統計量檢驗正態性；檢驗時，根據樣本計算乙個統計量即檢驗統計量d。它把樣本分佈的形狀和正態分佈相比較，比較得出乙個數值p（0（ⅱ
）附加檢驗之一，觀察正態概率圖，如果資料來自正態分佈，圖形的散點應該呈現一條直線。用plot繪製正態分佈的概率圖，裡面的「+」構成一條直線（正態分佈資料概率圖散點應該成一條直線），「*」代表樣本資料散點。根據「*」覆蓋 「+」的程度，說明樣本資料是否來自正態分佈資料。（ⅲ
）附加檢驗之二，繪製資料的條形圖，如果資料來自正態分佈，條形圖呈現「鐘形」分布。用histogram繪製直方圖/normal在直方圖中擬合正態分佈的密度曲線，可以看到，曲線幾乎是個標準鐘形，可以認為資料是正態分佈。（ⅳ
）附加檢驗之三，觀察描述性統計量中偏度係數（skewness）g1和峰度係數（kurtosis）g2，如果資料來自正態分佈，則兩者都應該是0（適合大樣本，僅當n>30時才有效）。用g1,g2,бg1,бg2來計算u值，用u檢驗法。u1= 同理計算u2，要兩個都小於1.96，即p大於0.05才可以。（ⅳ
）附加檢驗之四，莖葉圖（適合小樣本）
b.spss檢驗正態性:
(1)p-p圖：正態概率分布圖
（2）q-q圖：正態概率單位分布圖
上述兩種圖形可判斷資料服從什麼分布型別。
（3）k-s檢驗。
正態性檢驗
安德森 達令檢驗樣本資料是否來自特定分布，包括分布 norm expon gumbel extreme1 or logistic 原假設 h0 樣本服從特定分布 備擇假設 h1 樣本不服從特定分布 返回 anderson 有三個輸出值，第乙個為統計數，第二個為評判值，第三個為顯著性水平，評判值與顯著...
Python正態性檢驗
在對資料建模前，很多時候我們需要對資料做正態性檢驗，進而通過檢驗結果確定下一步的分析方案。下面介紹 python 中常用的幾種正態性檢驗方法 kstest 是乙個很強大的檢驗模組，除了正態性檢驗，還能檢驗 scipy.stats 中的其他資料分布型別 對於正態性檢驗，我們只需要手動設定三個引數即可 ...
MATLAB正態性分布檢驗（final）
正態性分布檢驗 c.s.ruan x figure hist x 頻數直方圖 肉眼看是否左右對稱，中間多，兩邊少 figure histfit x 正態曲線擬合 normfit x 正態性檢驗 離散點是否分布在一條直線上，表明樣本來自正態分佈，否則是非正態分佈 引數估計 muhat,sigmahat...