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正态性
一种统计特性，指数据分布遵循高斯分布，其特征是围绕均值的完美对称性和特定的峰度。
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峰度
描述数值围绕均值集中程度的参数，衡量分布的尾部比正态分布更厚（尖峰）还是更薄（低峰）。
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夏皮罗-威尔克检验
一种强大的统计假设检验方法，用于评估样本的正态性，特别适用于小样本（n < 50）。
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柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
一种非参数检验，通过比较样本的经验分布函数与理论分布函数来确定样本与该分布的拟合程度。
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概率密度函数
描述连续随机变量相对概率密度的函数，其在区间上的积分给出了该区间内的观测概率。
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累积分布函数
累积函数F(x)，给出随机变量取值小于或等于x的概率，完全表征了一个分布。
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统计矩
描述分布形状的定量度量，包括一阶矩（均值）、二阶矩（方差）、三阶矩（偏度）和四阶矩（峰度）。
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标准化
将变量转换为均值为0、标准差为1的Z分数的过程，便于不同分布之间的比较。
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尖峰分布
峰度高于正态分布的分布，具有更厚的尾部和一个更尖锐的峰，表明极端值出现的概率更高。
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平峰分布
峰度低于正态分布的分布，其特征是比高斯分布更平坦的峰和更薄的尾部。
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Jarque-Bera检验
基于偏度和峰度系数的正态性拟合优度检验，特别适用于大样本。
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超额峰度
通过减去3（正态分布的峰度值）调整的峰度度量，可直接评估与正态分布的峰度偏差。
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双峰分布
具有两个不同众数的分布，表明数据中存在两个子群体或不同的生成机制。
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Anderson-Darling检验
对Kolmogorov-Smirnov检验的改进，给予分布尾部更多权重，增加了对尾部偏差的敏感性。
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