正态性检验（Normality test）

资料简单汇总如下，具体方法的适用性需要在分析！

目录

正态性验证相关概念

正态性检验之图形检验方法

Gaussian probability plot

Q–Q plot

P–P plot

正态性检验之数值检验方法

Shapiro-Wilk Test

Kolmogorov-Smirnov test

Anderson-Darling Test

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正态性验证相关概念

（1）偏度与峰度的正态性分布判断

（2）Matlab图解峰度kurtosis与偏度skewness

（3）Matlab 计算 均值 mean ，方差 var， 标准差 std，偏度 skewness，峰度 kurtosis

（4）Matlab画正态分布柱状图及其拟合曲线的方法

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正态性检验之图形检验方法

Gaussian probability plot

内涵理解：正态概率图（中文），Gaussian probability plot，Gaussian probability plot（wiki）

Matlab 函数：normplot (MATLAB)

Q–Q plot

内涵理解：Q–Q plot

Matlab函数：qqplot

P–P plot

内涵理解： P–P plot (probability–probability plot or percent–percent plot or P value plot) 

Matlab函数：probplot

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正态性检验之数值检验方法

常用的有Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验等，可以得到一个p值用于定量描述正态性。

Shapiro-Wilk Test

内涵理解：Shapiro–Wilk test； Shapiro-Wilk正态分布检验

Kolmogorov-Smirnov test

Matlab函数：kstest

Anderson-Darling Test

内涵理解：Anderson-Darling Normality Test

Matlab函数：adtest

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参考资料

（1）Normality test (wiki)

（2）正态分布检验方法(一) 、（二）、（三）