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 .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 . [1]Anderson-Darling [2]Ryan-Joiner [3]Kolmogorov-Smirnov 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. 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. 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.