n <- 100
p <- function(k) (k - 0.5) / n
k <- 1:n
q <- qnorm(p = p(k)) # 累積確率を与え分位数を求める。
x <- seq(-4, 4, 0.1)
y <- dnorm(x)
matplot(x, y, type = 'l')
colors <- rainbow(100)
add_alpha <- function(color, alpha) {
  rgb_val <- col2rgb(color) / 255
  rgb(rgb_val[1, ], rgb_val[2, ], rgb_val[3, ], alpha = alpha)
}
alpha <- 0.3
rain <- sapply(colors, add_alpha, alpha = alpha)
abline(v = q, col = rain)

a <- read.csv("C:/Users/TIU sota kurihara/Downloads/QQplot.csv")
library(car)

## 要求されたパッケージ carData をロード中です

b <- a$x  

qqPlot(b,
       main = 'N(0, 1)',
       xlab = '正規分位数',
       ylab = '標本分位数',col='black')

## [1] 75 78

shapiro.test(b)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  b
## W = 0.98069, p-value = 0.1503

#本当に正規分布に従ってるか検定しなさい                                                                          p-valueが0.05未満では無い為、帰無仮説は棄却されない。                                                          これは正規分布です