正态模式检测通常涉及对数据集进行统计分析，以确定数据是否遵循正态分布。正态分布是统计学中最常见的概率分布之一，广泛应用于各种科学和工程领域。以下是一些与正态模式检测相关的检测项目：

描述性统计分析：计算数据集的基本统计量，如均值、中位数、方差和标准差，以提供数据的初步了解。

直方图分析：通过直方图展示数据的分布情况，观察数据分布的形状是否接近正态分布的钟形曲线。

正态性检验：如Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验或Anderson-Darling检验，用于评估数据是否显著偏离正态分布。

Q-Q图分析：通过量化-量化图（Q-Q图）比较数据分布与正态分布的拟合程度，正态分布的Q-Q图应该接近一条直线。

P-P图分析：概率-概率图（P-P图）用于比较累积分布函数，与Q-Q图类似，用于评估正态性。

偏度系数：测量数据分布的不对称性，正态分布的偏度系数应接近0。

峰度系数：评估数据分布的尖峭度或平坦度，正态分布的峰度系数应为3。

箱线图分析：通过箱线图展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值，以识别数据中的非正态特征。

最小最大值测试：检查数据集中的最小值和最大值，以确定是否存在极端值或异常值，这些可能会影响正态性。

异常值检测：识别和评估数据集中的异常值，这些值可能会扭曲正态分布的假设。

数据转换：如果数据不满足正态分布，可能需要进行数据转换，如对数转换或Box-Cox转换，以改善正态性。

重复测量分析：在重复测量数据的情况下，评估时间点或条件下数据的正态性。

多元正态性检验：在多变量数据分析中，检验多个变量是否联合遵循多元正态分布。

协方差矩阵分析：评估数据集中变量间的协方差矩阵，以确定是否存在与正态分布相悖的相关性。

非参数方法：如果数据不满足正态分布，可以使用非参数统计方法，如Wilcoxon秩和检验或Kruskal-Wallis检验。

稳健性分析：评估统计方法对正态性假设的敏感性，确定在非正态分布下方法的有效性。

样本量确定：在进行正态性检验之前，确定合适的样本量，以确保检验结果的可靠性。

置信区间分析：计算统计量的置信区间，以评估正态性假设下的不确定性。

模型拟合优度检验：在回归分析中，检验模型对数据的拟合程度，以评估正态性假设的适用性。

效应量计算：在满足正态性假设的情况下，计算效应量，以衡量变量间关系的实际意义。

数据可视化：使用散点图、折线图等可视化工具，直观展示数据分布与正态分布的差异。

多元回归分析：在多元正态分布的假设下，进行多元回归分析，以评估多个自变量对因变量的影响。

时间序列分析：在时间序列数据中，评估数据的正态性，以及是否存在自相关或偏自相关的问题。

生存分析：在生存分析中，评估正态性假设对生存时间分布的影响。

贝叶斯方法：使用贝叶斯统计方法，在正态性假设下对数据进行建模和推断。

模拟外推法