jarque bera检验结果怎么看

发布网友 发布时间：2022-04-20 18:04

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懂视网 时间：2022-05-10 11:08

下面自己实现一遍python的scipy库中计算偏度和斜的公式及建立正态分布检验。

代码

import numpy as npimport scipy.stats as statsdef self_JBtest(y):
 # 样本规模n
 n = y.size
 y_ = y - y.mean() """
 M2:二阶中心钜
 skew 偏度 = 三阶中心矩 与 M2^1.5的比
 krut 峰值 = 四阶中心钜 与 M2^2 的比
 """
 M2 = np.mean(y_**2)
 skew = np.mean(y_**3)/M2**1.5
 krut = np.mean(y_**4)/M2**2

 """
 计算JB统计量，以及建立假设检验
 """
 JB = n*(skew**2/6 + (krut-3 )**2/24)
 pvalue = 1 - stats.chi2.cdf(JB,df=2)
 print("偏度：",stats.skew(y),skew)
 print("峰值：",stats.kurtosis(y)+3,krut)
 print("JB检验：",stats.jarque_bera(y)) return np.array([JB,pvalue])

y1 = stats.norm.rvs(size=10)

y2 = stats.t.rvs(size=1000,df=4)

print(self_JBtest(y1))

print(self_JBtest(y2))

结果

=============== RESTART: C:Users	inysoftDesktopJB正态性检验.py =============== 

 偏度： 0.5383125387398069 0.53831253874 

 峰值： 2.9948926317585918 2.99489263176 

 JB检验： (0.48297818444514068, 0.78545737133644544) 

 [ 0.48297818 0.78545737] 

 偏度： -1.0488825341925703 -1.04888253419 

 峰值： 13.40804986639119 13.4080498664 

 JB检验： (4697.0050126426095, 0.0) 

 [ 4697.00501264 0. ]

热心网友 时间：2022-05-10 08:16

当h=1，拒绝服从正态分布的原假设。而当h=0时，则认为数据服从正态分布了。

在统计学中，Jarque–Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验。其统计测试结果总是非负的。如果结果远大于零，则表示数据不具有正态分布。

在统计学中，Jarque–Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验。该检验以卡洛斯·哈尔克和阿尼·K·贝拉（Carlos Jarque and Anil K. Bera）来命名。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面。

连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似。

故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。