1、ks.test()
譬喻零假设为N（15,0.2），则ks.test(x,”pnorm”,15,0.2)。假如不是正态漫衍，还可以选”pexp”, “pgamma”等。
2、shapiro.test()
可以举办关于正态漫衍的Shapiro-Wilk检讨。
3、nortest包
lillie.test()可以实行更较准确的Kolmogorov-Smirnov检讨。
ad.test()举办Anderson-Darling正态性检讨。
cvm.test()举办Cramer-von Mises正态性检讨。
pearson.test()举办Pearson卡方正态性检讨。
sf.test()举办Shapiro-Francia正态性检讨。
4、fBasics包
normalTest()举办Kolmogorov-Smirnov正态性检讨。
ksnormTest()举办Kolmogorov-Smirnov正态性检讨。
shapiroTest()举办Shapiro-Wilk’s正态检讨。
jarqueberaTest()举办jarque-Bera正态性检讨。
dagoTest举办D’Agostino正态性检讨。
gofnorm回收13种要领举办检讨，并输出功效。
附：网络上的一篇博文：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_65efeb0c0100htz7.html
SPSS和SAS常用正态检讨要领
很多计量资料的阐明要领要求数据漫衍是正态或近似正态，因此对原始独立测定命据举办正态性检讨是十分须要的。
通过绘制数据的频数漫衍直方图来定性地判定数据漫衍正态性。这样的图形判定决不是严格的正态性检讨,它所提供的信息只是对正态性检讨的重要增补。
正态性检讨主要有三类要领:
一、计较综合统计量
如动差法、夏皮罗-威尔克Shapiro-Wilk 法(W 检讨) 、达戈斯提诺D′Agostino 法(D 检讨) 、Shapiro-Francia 法(W′检讨) .
二、正态漫衍的拟合优度检讨
如皮尔逊χ2 检讨 、对数似然比检讨 、柯尔莫哥洛夫Kolmogorov-Smirov 法检讨 .
三、图示法(正态概率图Normal Probability plot)
如分位数图(Quantile Quantileplot ,简称QQ 图) 、百分位数(Percent Percent plot ,简称PP 图) 和不变化概率图(Stablized Probability plot ,简称SP 图) 等.
统计软件中常用的正态性检讨要领
1、用偏态系数和峰态系数检讨数据正态性
偏态系数Sk,它用于检讨差池称性;峰态系数Ku,它用于检讨峰态。 S k= 0, K u= 0 时, 漫衍呈正态, S k> 0 时, 漫衍呈正偏态,S k < 0 时, 漫衍呈负偏态。合用条件：样本含量应大于200
2、用夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)法检讨数据正态性
即W检讨,1965 年提出,合用于样本含量n ≤50 时的正态性检讨;。
3、用达戈斯提诺(D′Agostino)法检讨数据正态性
即D检讨,1971提出,正态性D检讨该要领效率高，是较量较准确的正态检讨法。
4、Shapiro-Francia 法
即W′检讨,于1972 年提出,合用于50 < n < 100 时的正态性检讨。
5、QQ图或PP图
散点聚积在牢靠直线的周围，可以认为数据资料近似听从正态漫衍
SPSS&SAS法则：
SPSS 划定:当样本含量3 ≤n ≤5000 时,功效以Shapiro – Wilk (W 检讨) 为难,当样本含量n > 5000 功效以Kolmogorov – Smirnov 为准。
而SAS 划定:当样本含量n ≤2000 时,功效以Shapiro – Wilk (W 检讨) 为准,当样本含量n >2000 时,功效以Kolmogorov – Smirnov (D 检讨) 为准。
参考：
刘庆武,胡志艳，如何用SPSS、SAS 统计软件举办正态性检讨，湘南学院学报(自然科学版)，2005
朱红兵，何丽娟，在SPSS10.0 中举办数据资料正态性检讨的要领，首都体育学院学报，2004
