正規分布の正当性を定量的にテストするにはどうすればよいですか？

Question

私は次のようにして得られた正規分布の有効性を決定することを試みた：私のコードXのこの抜粋で

xfit<-seq(min(x),max(x),length=1000) 
yfit<-dnorm(xfit,mean=mean(x),sd=sd(x)) 

は-15と-5の間に〜300個の値を持つ配列です。

私はヒストグラムと次のようにQQプロットと比較することによって分布を評価した：私はこの正規分布の妥当性を定量試験のいずれかの種類を実行しようとした

#Fitting in histogram with normal curve 
x <- dataM31 
h<-hist(x, breaks=10, col="red", xlab="Absolute Magnitude", prob = TRUE) 
xfit<-seq(min(x),max(x),length=1000) 
yfit<-dnorm(xfit,mean=mean(x),sd=sd(x)) 
lines(xfit, yfit, col="blue", lwd=2) 

#Create a normality test plot (qq-plot) 
x_norm <- (x - mean(x))/sd(x) 
qqnorm(x_norm); abline(0,1) 

が、私1Dデータ配列対2D正規分布に対してこれを行う関数を見つけることができません。比較的容易に私のためにこれを行うことができる関数はありますか、またはこれを動作させるためにコードを完全に書き直すべきですか？

Answer 1

これらの関数は、コンソールにそれを実行し、例を参照してください、正規のテストと密度推定のためのソリューションを提供します。

?shapiro.test() 
?ks.test() 
?density()