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
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | 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 ]) |