本指南提供了一些评估正态分布与连续变量拟合度的方法。有关拟合和评估其他非正态分布的选项，请参阅“拟合分布”指南。
- 从打开的 JMP ®数据表中，选择“分析”>“分布” 。
- 从“选择列”中选择一个或多个连续变量，然后单击“Y，列” 。
- 单击“确定”生成直方图（本例中选择了“仅直方图”）。
Car Physical Data.jmp (Help > Sample Data Folder)汽车物理数据.jmp（帮助 > 示例数据文件夹）
正态分位数图
点击变量旁边的红色三角形，然后选择“正态分位数图” 。
如果数据大致呈直线分布（粗笔测试），我们可以得出结论：数据可以合理地近似服从正态分布。在本例中，我们可以得出结论：该分布近似服从正态分布。
拟合正态分布
- 从变量下方的红色三角形中选择“连续拟合”>“拟合正态” 。
-
在输出结果中，单击“拟合正态分布”旁边的红色三角形，然后选择“拟合优度” 。
我们进行了两项拟合优度检验（Shapiro-Wilk检验和Anderson-Darling检验）来评估正态分布是否与数据拟合良好。两项检验的p值均较大，表明没有统计证据表明正态分布与这些数据不拟合。
访问JMP 帮助中的“基本分析 > 分布 > 连续变量选项 > 正态分位数图”和“基本分析 > 分布 > 连续变量选项 > 拟合分布”以了解更多信息。
