石油管道压力传感器采集数据是否符合正态分布及检验方法咨询

现有信息是否足够判定？ #

你提供的参考图为正态分布校验常用的Q-Q（分位数-分位数）图：

图中所有样本数据的分位点基本紧贴理论正态分布的对角参考线，无明显的系统性偏移或两端尾部偏离的情况，仅通过该图的表现可初步判定你采集的每分钟管道压力传感器数据符合正态分布。

其他可补充的正态分布检验方法 #

如果需要更严谨的统计层面验证，可采用以下方法：

• 图形类校验方法
  • 绘制频率直方图，观察分布形态是否符合正态分布对称钟形的特征
  • 绘制P-P（概率-概率）图，对比样本累积分布与理论正态累积分布的匹配程度
• 统计假设检验方法
  • Shapiro-Wilk检验：适合样本量小于5000的场景，若输出的p值大于预设显著性水平（通常取0.05），则无法拒绝数据服从正态分布的假设
  • Kolmogorov-Smirnov检验：适合大样本场景，同样通过p值判断正态分布拟合效果
  • Jarque-Bera检验：通过校验样本偏度、峰度是否符合正态分布（偏度为0、峰度为3）的特征判断分布属性
• 描述性统计辅助判断
  • 直接计算样本的偏度、峰度数值，若两个指标和正态分布理论值偏差极小，也可作为符合正态分布的佐证

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SniperPro