jarque bera测试结果

Question

我不了解Jarque Bera测试的结果。

from statsmodels.stats.stattools import jarque_bera    
np.random.seed(123)
jarque_bera(np.random.normal(-5, 1, 1000))

结果：

(0.1675179797931011,
 0.9196528750223983,
 -0.029040113501245704,
 2.9745614712223074)

第三值看起来像P值。 我认为其他的是峰度和偏斜，而我不知道的是第四。

所以我测试了我的理论，但是按照下面的代码是错误的：

import scipy.stats as stats

print(stats.skew(np.random.normal(-5, 1, 1000)))
print(stats.kurtosis(np.random.normal(-5, 1, 1000)))

-0.19743173433793879
-0.11038007419823126

Answer 1

您需要n> 2000才能使Jarque Bera测试有效

输出给您； 测试stat，p值，偏斜，峰度按该顺序排列。 不知道为什么这不在文档中吗？

同样，已实施的Jarque Bera测试使用的是Pearson对峰度的定义，而不是Fisher的定义 ，因此...

from statsmodels.stats.stattools import jarque_bera  
import scipy.stats as stats
import numpy as np

np.random.seed(123)
samples = np.random.normal(-5, 1, 3000)

print(jarque_bera(samples))
print(stats.skew(samples))
print(stats.kurtosis(samples, fisher=False))

输出..

(3.9600892567754835, 0.13806307564092868, -0.08899286958111645, 3.0013381737844793)
-0.08899286958111645
3.0013381737844793