问题标题：
怎样证明一组数据服从正态分布啊
问题描述：
怎样证明一组数据服从正态分布啊
商少凌回答：
我知道的方法主要是两种：
第一,概率密度估计.用模式识别里常用的概率密度函数估计方法,估计出该组数据的概率密度函数p(x).然后用这组数据的均值和方差作为参数,得出一个Gauss（正态）概率密度函数f(x).用绝对值偏差、方均根或其他标准比较f(x)和p(x),如果充分接近,则说明该组数据符合正态分布.（甚至可以利用假设检验的概念指定置信度水平等）.
第二,累积量.三阶和四阶累积量有其明确的意义,即所谓“偏度”和“峰度”.前者表明概率密度函数的对称性,如果值接近0则表示对称性好；后者表明概率密度函数（假定是单峰的）的尖锐程度,如果值接近0则表示接近正态分布（正态分布的所有二阶以上累积量值为0）.注意,峰度可能还有其他定义,注意不要混淆.
汲书强回答：
不懂
商少凌回答：
你可以试试网络搜索。。。。
