检验数据是否符合正态分布（normality）的方法及R语言代码实现

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本文介绍了如何使用R语言进行数据正态性检验，包括直方图、正态概率图、Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验。通过这些方法，可以判断数据是否符合正态分布，为后续统计分析提供依据。

检验数据是否符合正态分布（normality）的方法及R语言代码实现

正态分布在统计学中广泛应用，许多统计推断方法都基于正态性假设。因此，在进行数据分析之前，我们需要检验数据是否服从正态分布。本文将介绍如何使用R语言来检验数据的正态性。

一、直方图和正态概率图
最直观的方法是通过绘制直方图和正态概率图来观察数据的分布情况。直方图可以显示数据的频率分布，正态概率图则是通过绘制数据的标准化值与理论正态分布的累积分布函数进行比较。

下面是使用R语言绘制直方图和正态概率图的代码示例：

# 导入ggplot2库
library(ggplot2)

# 绘制直方图
ggplot(data, aes(x = data)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "steelblue", color = "white") +
  labs(title = "Histogram of Data", x = "Data", y = "Frequency")

# 绘制正态概率图
qqnorm(data)
qqline(data)

二、Shapiro-Wilk检验
Shapiro-Wilk检验是一种常用的检验数据是否符合正态分布的方法，该检验方法对样本量要求较高。在R语言中，可以使用shapiro.test()函数进行Shapiro-Wilk检验。

下面是使用R语言进行Shapiro-Wilk检验的代码示例：

# Shapiro-Wilk检验
shapiro.test(d

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