正態分佈檢驗
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正態分佈檢驗(Normal distribution test)
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假設檢驗可分為正態分佈檢驗、正態總體均值分佈檢驗、非參數檢驗三類。
正態分佈檢驗，即判斷一樣本所代表的背景總體與理論正態分佈是否沒有顯著差異的檢驗，具有最重要的意義，也是應用最為廣泛的檢驗方法，是參數統計分析的前提[1]。
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正態分佈檢驗的方法[1]
採用的正態分佈檢驗方法有：
1、正態概率累積分佈圖法，具有直觀性好的特點，適用於大樣本（總體）。
2、經驗法，用樣本中位數M與算術平均值的比值和算術平均值與標準差的關係進行判斷，反映峰形和峰態：
且
如果以上關係成立，則可認為樣本大致成正態分佈。根據總體和樣本的大小，正態概率累積分佈圖法用於總體正態分佈特征的描述，經驗法用於樣本分佈特征分析。
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用方差和期望