在数据分析的世界里，数据的分布特性至关重要。而其中最经典的问题之一，便是判断数据是否符合正态分布。这时，就不得不提到两位统计学巨匠——Shapiro和Wilk于1965年提出的Wilk正态性检验（Shapiro-Wilk Test）！✨

简单来说，这项检验通过分析样本数据的偏度和峰度，来判断其是否接近正态分布。它特别适用于小样本数据集，具有较高的灵敏度和准确性。如果你正在处理实验数据或是需要验证模型假设，请务必试试这个方法哦！🔍

使用时只需输入你的数据序列，程序便会输出一个p值。若p值大于显著性水平（如0.05），则可认为数据服从正态分布；反之，则需考虑其他分布形式。💡

无论是科学研究还是商业决策，了解数据背后的规律总是第一步。让我们一起用Wilk正态性检验揭开数据的神秘面纱吧！🚀

数据科学 正态分布 ShapiroWilk检验