功能: 对数据使用Jarque-Bera算法检测数据是否满足正态分布 

格式: 
DataNormalTestByJB(data)

data : 存储待检测的数据样本矩阵 

说明: 函数执行成功返回显著水平临界值.

注意: 
1. 本函数计算过程中, 不会对数据进行排序. 统计量仅与样本偏度、峰度、维度有关, 这属于一种无序检测算法.
2. 如果返回的值大于设置的显著水平,则本函数判定数据满足正态分布.
3. 自己测试过维度为200-50000的随机正态样本量, 每个维度样本量随机测试100次, 使用本函数判断95%的测试案例通过验证。
4. 这个函数,适合大样本量的检测.

例子: 

x = {Rand<矩阵运算\Rand>}(10,200,1);//产生随机数x
p = DataNormalTestByJB(x)//回车得到如下值, 因为p < 0.05,因此x不满足正态分布
p =
[ 0.00837135572670 ]

x = {RandNorm<矩阵运算\RandNorm>}(0,1,200);//产生正态随机数
p = DataNormalTestByJB(x)//回车得到如下值, 因为p > 0.05,因此x满足正态分布
p =
[ 0.47224400918930 ]

