Какие статистические методы используются для проверки нормальности данных?

Для проверки нормальности данных используют графические методы (гистограммы, Q-Q графики, ящики с усами) и статистические тесты. blog.skillfactory.ru

Некоторые из тестов:

• Тест Шапиро-Уилка. blog.skillfactory.ru Один из самых точных тестов для проверки нормальности данных. blog.skillfactory.ru Анализирует отклонения от нормальности, сравнивая данные с идеальным нормальным распределением. blog.skillfactory.ru
• Критерий χ² (Хи-квадрат). blog.skillfactory.ru Используется для проверки гипотезы о соответствии наблюдаемых данных определённому распределению. blog.skillfactory.ru Основан на сравнении наблюдаемых и ожидаемых частот в выборке. blog.skillfactory.ru
• Критерий Колмогорова-Смирнова. sky.pro Подходит для больших выборок. sky.pro Менее чувствителен к отклонениям от нормальности, чем Шапиро-Уилка. sky.pro Часто используется с коррекцией Лиллиефорса для повышения мощности. sky.pro
• Критерий Андерсона-Дарлинга. sky.pro Придаёт больше веса хвостам распределения. sky.pro Более чувствителен к выбросам и аномальным значениям. sky.pro
• Критерий Д'Агостино-Пирсона. sky.pro Основан на комбинированной оценке асимметрии и эксцесса. sky.pro Хорошо работает только для выборок размером от 20 наблюдений. sky.pro