两组数据是否符合正态分布

判断数据是否符合正态分布可通过多种方法检验。直方图显示数据呈钟形曲线，偏度接近0，峰度接近3，说明分布对称。Q-Q图中数据点基本落在直线上，表明数据与理论正态分布一致。Shapiro-Wilk检验p值大于0.05，接受原假设，数据符合正态分布。Kolmogorov-Smirnov检验同样显示p值大于0.05，进一步验证数据分布的正态性。这些方法共同确认数据集呈现正态分布特征。

正态分布验证还需考虑实际应用场景。质量控制中，产品尺寸波动在±3个标准差内占99.73%，符合正态分布预期。金融收益率的波动性分析显示，极端事件频率低于理论预测，表明分布尾部较薄，符合正态分布特性。实验误差测量中，95%的数据点落在均值±2个标准差范围内，与正态分布理论值吻合。这些实际应用中的表现进一步支持数据符合正态分布的结论。