Exemple test de jarque bera

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Exemple test de jarque bera

Erreur standard maximale de Monte Carlo pour la valeur p, p, spécifiée comme valeur scalaire non négative. Les réplications de Monte Carlo effectuées. Il existe d`autres tests de normalité disponibles, et ils auront des pouvoirs différents contre les différents types de départ de la normalité. La distribution d`un test multiplicateur de Lagrange de la normalité. Vous devez examiner la signification des valeurs p. Le tableau ci-dessous montre quelques valeurs de p approximées par une distribution khi-carrée qui diffèrent de leurs vrais niveaux alpha pour les petits échantillons. Étant donné que les valeurs p déclarées basées sur la distribution asymptotique ne seront pas distribuées uniformément sous la valeur null, p < 0. Si les données proviennent d`une distribution normale, la statistique JB a une distribution khi-carré avec deux degrés de liberté, de sorte que la statistique peut être utilisée pour tester l`hypothèse que les données proviennent d`une distribution normale. Ainsi, votre test vous indique qu`il ne peut pas rejeter l`hypothèse que votre échantillon est de la distribution normale. Ainsi, vous ne pouvez pas atteindre un taux d`erreur de type I de 5% simplement en rejetant $H _0 $ si le p rapporté < 0.

C`est tout à fait différent de «probabilité de rejeter l`hypothèse». Section 4. Les résultats de cette fonction sont basés sur une simulation indépendante de Monte Carlo, et non sur les résultats de cet article. Dans ce dernier cas, le premier $n $0 (défini ci-dessous) les résidus sont omis s`ils sont égaux à zéro ou si l`un d`eux est en valeur absolue supérieure à FC fois l`écart-type des résidus restants. Jarque, C. Pour les tailles d`échantillon de 2 000 ou plus, cette statistique de test est comparée à une distribution khi-carré avec 2 degrés de liberté (la normalité est rejetée si la statistique de test est supérieure à la valeur Chi-carrée). En outre, la statistique de test, jbstat, est plus grande que la valeur critique, critval, qui indique le rejet de l`hypothèse nulle. Nous effectuons un test d`hypothèse en choisissant une petite valeur comme 0. Sefton.

L`hypothèse nulle est une hypothèse conjointe de l`asymétrie étant zéro et l`excès de kurtosis étant zéro. Ici, les résultats sont divisés dans un test pour l`hypothèse nulle que l`asymétrie est $0 $, la valeur null que le kurtosis est $3 $ et le test global Jarque-Bera. Donc, si nous observons un grand $s $ ou un grand $k $, nous observons également un grand $t $, et cela signifie que, si les données sont normalement distribuées, nous avons observé un événement très improbable. Au contraire, une valeur p élevée n`est pas du tout surprenante, et même si ce n`est pas une preuve active en faveur de $H _0 $ il ne met certainement pas $H _ 0 $ dans le doute. Il est fréquent de définir un niveau de signification, souvent 5%, et de rejeter $H _0 $ si nous observons une valeur p inférieure au niveau de signification. Méthode le test statistique à effectuer (1 = Jarque-Bera, 2 = Shapiro-Wilk, 3 = Chi-Square (Doornik et Hansen)). Le problème avec cela est que vous rendre beaucoup plus difficile de rejeter l`hypothèse nulle quand il est faux, de sorte que vous augmentez le taux d`erreur de type II. Valeur critique pour le test Jarque-Bera au niveau de signification alpha, renvoyée sous la forme d`une valeur scalaire non négative. Afin d`interpréter les résultats, vous devrez peut-être faire une petite comparaison (et donc vous devriez être intimement familier avec les tests d`hypothèses). Plus précisément, 100 000 échantillons normaux avec la même moyenne et l`écart-type que l`échantillon de données d`origine sont générés et la statistique de test Jarque-Bera calculée pour générer la distribution de référence. La valeur retournée de h = 1 indique que jbtest rejette l`hypothèse null au niveau de signification par défaut de 5%.

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