正态分布是概率论及数理统计中最为重要的分布之一，它在各种实际问题中都得到了广泛的应用。对于一个随机变量的分布是否与正态分布相似，我们需要对互相关系数、直方图、正态Q-Q图等进行分析。

互相关系数(coefficients of correlation)是评价两个变量之间线性关系强度和方向的度量。

若两个变量间呈线性关系，一般认为变量间呈正相关或负相关。通常计算互相关系数有两个方法：Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。其中，Pearson相关系数是衡量两个正态分布随机变量之间是否线性相关的重要指标，取值范围是[-1, 1]。如果两个变量的Pearson相关系数比较接近0，则表明两个变量之间并没有线性相关关系。

可以通过直方图(histogram)来判断一个随机变量是否具有正态分布。

直方图表示了数据集中每个值或一定数值范围内的频数, 不同范围的频数用不同的颜色或高度表示。正态分布的直方图形状为钟形曲线，具有对称性，并且峰值处的概率密度最大。如果实际的直方图形状与钟形曲线比较接近，则说明数据集更具有正态分布的特征。

正态Q-Q图是用于检验一个随机变量是否服从正态分布的另一种方法。

Q-Q图描述了一个样本值和期望值之间的差异，如果一个样本符合正态分布，那么其Q-Q图将会是一条与x轴呈45度夹角的直线。因此，如果我们绘制的Q-Q图不能够形成接近45度的直线，那么这样的样本就不满足正态分布的特征。