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JarqueBeraALMTest

JarqueBeraALMTest[data]
使用Jarque-Bera ALM 检验法判断 data 是否服从正态分布.
JarqueBeraALMTest
返回 的值.
更多信息
  • 默认情况下，返回一个概率值或者 值.
  • 一个较小的 值表明 data 不可能服从 dist.
  • dist 可以是任意具有数值和符号参数或者数据集的符号分布.
  • data 可以是单变量 或者多变量 .
  • Jarque-Bera ALM 检验实际上将 data 的偏度和峰度与 NormalDistribution 的偏度和峰度相比较.
  • 对于单变量数据，检验统计量由 给出，其中 ，，对有限的样本数， 校正因子由以下式子给出：、 和 .
  • 对于多变量检验，使用单变量边缘检验统计量的均值. 值通过蒙特卡罗模拟计算得到.
  • 与检验报告相关的属性包括：
"PValue" 值
"PValueTable" 的格式化版本
"ShortTestConclusion"一个检验结论的简短描述
"TestConclusion"一个检验结论的描述
"TestData"检验统计量和 值
"TestDataTable" 的格式化版本
"TestStatistic"检验统计量
"TestStatisticTable"格式化的
  • 下列属性与所执行的检验类型无关.
  • 与数据分布相关的属性包括：
"FittedDistribution"数据的拟合分布
"FittedDistributionParameters"数据的分布参数
  • 可以给出下列选项：
MethodAutomatic计算 值所用的方法
SignificanceLevel0.05诊断和报告的分界点
  • 对于一个拟合优度检验，选择一个临界值 ，以使得只有当 时，否定 . 用于 和 属性的 值由 SignificanceLevel 选项控制. 默认情况下， 设为 .
范例关闭所有单元
例   (3)
执行 Jarque-Bera ALM 检验对正态性进行校验：
对多元正态性，执行检验：
从一个 Jarque-Bera ALM 检验，提取检验统计量：
执行 Jarque-Bera ALM 检验对正态性进行校验：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
对多元正态性，执行检验：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
从一个 Jarque-Bera ALM 检验，提取检验统计量：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
范围   (6)
执行 Jarque-Bera ALM 检验对正态性进行校验：
正态数据的 值相对于非正态数据的 值来说，显得比较大：
检验多元正态性：
创建一个 HypothesisTestData 对象以进行重复属性提取：
可用于提取的属性：
将 Jarque-Bera ALM 检验的结果制作成表格：
完全检验表：
一个 值表：
检验统计量：
从 Jarque-Bera ALM 检验表中提取项目，用于生成定制的报告：
使用 和 报告检验结论：
结论在不同的显著性水平上可能是不同的：
选项   (3)
使用基于蒙特卡罗的方法或者一个可计算的公式：
对于基于蒙特卡罗的方法，设置样本数：
当样本数增加时，蒙特卡罗估计量收敛到真实的 值：
设置在蒙特卡罗方法中所使用的随机种子：
种子对产生器的状态有影响，而且对所得的 值也有一定影响：
应用   (2)
进行 Jarque-Bera ALM 检验的功率曲线：
将近似的功率曲线可视化：
当内在分布是一个 CauchyDistribution，检验大小为 0.05，样本大小为 12 时，估计 Jarque-Bera ALM 检验的功率：
创建一个对其它分布推广的 Jarque-Bera ALM 检验统计量：
、 和 的有限样本值：
LaplaceDistribution 拟合的 Jarque-Bera ALM 检验统计量：
对某些数据执行广义检验：
正如我们所期望的， 值是均匀的：
检验关于具有相似的均值和方差的 HyperbolicDistribution 的备择假设是有效的：
属性和关系   (2)
修正拉格朗日乘子（Adjusted Lagrange Multiplier）方法胜过传统的 Jarque-Bera 检验：
传统的 Jarque-Bera 检验统计量：
值不服从均匀分布：
Jarque-Bera ALM 检验对于较小的样本量来说是优越的：
Jarque-Bera ALM 检验对于偏度和峰值使用有限的样本值，而非传统检验中的 0、6、3 和 24 的渐近值：
可以使用 MomentEvaluate 和 MomentConvert 推导有限样本值：
检验统计量具有相同的渐近分布：
可能存在的问题   (1)
Jarque-Bera ALM 检验要求样本数必须大于9，这样的情况下， 值才是有效的：
巧妙范例   (1)
Jarque-Bera ALM 检验统计量的分布：
版本 8 的新功能
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