LG对正态性要求高吗？

LG（Lilliefors test）是一种用于检验数据是否符合正态分布的统计检验方法。正态分布是一种常见的概率分布，具有许多重要的统计性质，因此在许多统计分析中，假设数据服从正态分布是很常见的。

LG检验是对Kolmogorov-Smirnov检验的一种改进，用于检验数据是否来自于正态分布。在进行LG检验时，首先要计算出样本数据的累积分布函数（CDF），然后计算出理论正态分布的CDF。接下来，通过比较两个CDF的差异，得出数据是否符合正态分布的结论。

LG检验对正态性的要求相对较高，它对数据的偏离程度敏感。如果数据的偏离程度较大，即使样本量较大，也可能导致LG检验的结果拒绝正态性假设。因此，在使用LG检验之前，需要对数据的正态性进行充分的考虑和检验。

需要注意的是，正态性并不是所有统计分析的前提条件，很多统计方法对数据的分布没有严格要求。在实际应用中，可以根据具体的问题和数据特点选择适当的统计方法，而不仅仅依赖于正态性检验的结果。