Я нашел этот код в интернете, который сравнивает нормальное распределение с различными дистрибутивами студентов:

x <- seq(-4, 4, length=100)
hx <- dnorm(x)

degf <- c(1, 3, 8, 30)
colors <- c("red", "blue", "darkgreen", "gold", "black")
labels <- c("df=1", "df=3", "df=8", "df=30", "normal")

plot(x, hx, type="l", lty=2, xlab="x value",
  ylab="Density", main="Comparison of t Distributions")

for (i in 1:4){
  lines(x, dt(x,degf[i]), lwd=2, col=colors[i])
}

Я хотел бы адаптировать это к моей ситуации, где я хотел бы сравнить свои данные с нормальным распределением. Это мои данные:

library(quantmod)
getSymbols("^NDX",src="yahoo", from='1997-6-01', to='2012-6-01')
daily<- allReturns(NDX) [,c('daily')]
dailySerieTemporel<-ts(data=daily)
ss<-na.omit(dailySerieTemporel)

Цель состоит в том, чтобы увидеть, нормальны ли мои данные или нет ... Может кто-нибудь помочь мне с этим? Большое спасибо, я действительно ценю это!