Shapiro-Wilk 复合正态性参数假设检验，样本量 3<= n <= 5000。基于 Royston R94 算法。 此检验还对 platykurtic 样本执行 Shapiro-Francia 正态性​​检验。

（1）在显著性水平 下，用Shapiro-Wilk检验法对该数据进行正态性检验。 （2）对正态分布的两个参数给出估计值。

正态性检验过程步骤: 1.Analyze 2.Descriptive Statistics 3.Explore…

Henze 和 Zirkler (1990) 介绍了单变量的多变量版本 统计文献中有许多用于评估多变量正态性的测试（Mecklin 和 Mundfrom，2003）。 不幸的是，没有已知的统一最强大的测试，建议执行多个测试来评估它。 已经发现，Henze和Zirkler检验具有很好的总体能力，可以替代正态性的替代方法。 Henze-Zirkler 检验基于测量两个分布函数之间的距离的非负函数距离：多元正态性的特征函数和经验特征函数。 Henze-Zirkler 统计量近似呈对数正态分布。 对数正态分布用于计算原假设概率。 根据 Henze-Wagner (1997) 的说法，该测试具有以下理想特性： -仿射不变性-- 对每个固定非正态替代分布的一致性--针对 n^-1/2 阶连续替代的渐近幂-- 任何维度和任何样本大小的可行性 如果数据是多元正态的，则检验统计量 HZ 近似服从对

博文matlab 数据正态性检验的相关文档，里面对深圳成指进行了正态性检验。