在数据分析中，正态分布是一种非常重要的概率分布。为了验证数据是否符合正态分布，我们需要遵循一定的检验流程。以下是具体步骤：
首先，可以通过绘制数据的直方图（📊）或QQ图（📈）来直观判断数据是否接近正态分布。如果数据点集中在对角线附近，则可能符合正态分布。其次，可以使用统计学方法进行定量分析，例如Shapiro-Wilk检验（🔍）和Kolmogorov-Smirnov检验（📊）。这些方法能提供p值，若p值大于显著性水平（如0.05），则认为数据服从正态分布。此外，还可以计算偏度（mittelwert）和峰度（mittelwert），理论上正态分布的偏度为0，峰度为3。最后，结合以上结果做出最终判断，并根据需要调整模型或算法。掌握这一流程，能帮助我们更科学地处理数据！✨
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