本指南提供了一些評估常態分佈與連續變數擬合度的方法。有關擬合和評估其他非常態分佈的選項，請參閱「擬合分佈」指南。
- 從開啟的 JMP ®資料表中，選擇「分析」>「分佈」 。
- 從「選擇列」中選擇一個或多個連續變量，然後按一下「Y，列」 。
- 按一下「確定」以產生直方圖（本例中選擇了「僅直方圖」）。
Car Physical Data.jmp (Help > Sample Data Folder)汽車物理資料.jmp（幫助 > 範例資料資料夾）
常態分位數圖
點選變數旁的紅色三角形，然後選擇「常態分位數圖」 。
如果資料大致呈直線分佈（粗筆測驗），我們可以得出結論：資料可以合理地近似服從常態分佈。在本例中，我們可以得出結論：此分佈近似服從常態分佈。
擬合常態分佈
- 從變數下方的紅色三角形中選擇「連續擬合」>「擬合常態」 。
-
在輸出結果中，按一下「擬合常態分佈」旁邊的紅色三角形，然後選擇「擬合優度」 。
我們進行了兩項適合度檢定（Shapiro-Wilk檢定和Anderson-Darling檢定）來評估常態分佈是否與資料擬合度良好。兩項檢定的p值均較大，顯示沒有統計證據顯示常態分佈與這些資料不擬合。
存取JMP 幫助中的「基本分析 > 分佈 > 連續變數選項 > 常態分位數圖」和「基本分析 > 分佈 > 連續變數選項 > 擬合分佈」以了解更多資訊。
