检验随机数是否符合均匀分布或正态分布是统计学中的常见任务。以下是几种常用的检验方法：1.均匀分布检验方法：-卡方检验（Chi-SquareTest）：将数据分成若干区间，比较观测频数与期望频数的差异-Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）：比较样本经验分布函数与理论分布函数的差异-序列检验（SerialTest）：检验多维空间中点的均匀性2.正态分布检验方法：-Shapiro-Wilk检验：对小样本数据（n<50）特别有效-Anderson-Darling检验：对尾部差异更敏感-Jarque-Bera检验：基于样本偏度和峰度的检验-Q-Q图（Quantile-QuantilePlot）：图形化检验方法这些检验方法各有特点，选择时应考虑样本量大小、检验功效以及对分布特定特征的敏感性等因素。实际应用中常结合多种方法进行综合判断。
