如何判斷數據是否服從正態分布介紹如下：
確定是否正態分布方法：直方圖、QQ 圖、峰度和偏度、正態性檢驗。
1、直方圖：將數據繪制成直方圖，觀察數據的分布形態。如果數據呈現典型的鐘形曲線，即中間值最高，兩側逐漸降低，則可能表明數據符合正態分布。
2、QQ 圖：繪制 QQ 圖（Quantile-Quantile Plot），將數據的分位數與理論正態分布的分位數進行比較。如果數據點在壹條直線上均勻分布，則說明數據近似正態分布。
3、峰度和偏度：計算數據的偏度和峰度指標。正態分布的偏度為0，峰度為3。如果偏度接近0，且峰度接近3，則可能表明數據近似正態分布。
4、正態性檢驗：使用統計檢驗來驗證數據是否正態分布。檢驗方法包括：Shapiro-Wilk 檢驗、Kolmogorov-Smirnov 檢驗和Anderson-Darling 檢驗等。方法會產生壹個 p 值，用於檢驗數據是否符合正態分布。如果 p 值較大（通常取0.05作為顯著性水平），接受正態分布的假設。
正態分布的特點
正態分布，又稱為高斯分布或鐘形曲線，是概率論和統計學中最重要的概率分布之壹。正態分布以其特殊的形狀和數學性質而聞名，廣泛應用於各個領域。
1、稱性：正態分布是壹種對稱分布，其概率密度曲線呈鐘形，兩側對稱。
2、均值和中位數相等：正態分布的均值等於中位數，也稱為期望值。
3、標準差決定分布的幅度：正態分布的形狀由其均值和標準差來決定。標準差越大，分布的幅度越廣；標準差越小，分布的幅度越窄。
4、自然科學：許多自然現象和測量數據（如身高、體重、溫度、光度等）在壹定條件下近似符合正態分布。
5、統計推斷：許多統計方法基於對數據的正態分布假設，如樣本均值的抽樣分布、參數估計、假設檢驗等。
6、股票市場：股票收益率往往呈現出接近正態分布的特征，這為風險評估和投資決策提供了基礎。
7、質量控制：正態分布在質量控制中被廣泛應用，用於檢測過程中的偏離和異常。