ジャック・ベラ検定

統計学




ジャック・ベラ検定

標本データが正規分布に従う尖度と歪度を有しているかを調べる適合度検定である。

python

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

nsample = 288
np.random.seed(3)

x = np.random.normal(1, 10, nsample)

x2 = np.random.gamma(1, 10, nsample)


jb = stats.jarque_bera(x)
print('T=', jb[0])
print('p_value=', jb[1])

jb2 = stats.jarque_bera(x2)
print('T=', jb2[0])
print('p_value=', jb2[1])

参考

  1. ジャック–ベラ検定
  2. https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.jarque_bera.html
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