jbtest
Jarque-Bera 検定
構文
説明
は、Jarque-Bera 検定を使用して、ベクトル h
= jbtest(x
)x
のデータの派生元は、平均と分散が未知の正規分布であるという帰無仮説の検定の判定を返します。対立仮説は、そのような分布から派生していないとします。検定で帰無仮説が有意水準 5% で棄却された場合、結果 h
は1
、それ以外の場合は 0
になります。
例
入力引数
出力引数
詳細
アルゴリズム
多くの場合、ジャック・ベラ検定では、小規模な標本向けのリリーフォース検定 (lillietest
参照) に従い、カイ二乗分布を使用して大規模な標本の棄却限界値を推定します。これに対して、jbtest
では、2000 未満の標本サイズおよび 0.001 ~ 0.50 の有意水準についてモンテカルロ シミュレーションを使用して計算した棄却限界値のテーブルを使用します。検定の棄却限界値は、テーブルに内挿することによって計算されます。分析的なカイ二乗近似は、サイズの大きい標本に対して外挿するときのみに使用されます。
参照
[1] Jarque, C. M., and A. K. Bera. “A Test for Normality of Observations and Regression Residuals.” International Statistical Review. Vol. 55, No. 2, 1987, pp. 163–172.
[2] Deb, P., and M. Sefton. “The Distribution of a Lagrange Multiplier Test of Normality.” Economics Letters. Vol. 51, 1996, pp. 123–130. This paper proposed a Monte Carlo simulation for determining the distribution of the test statistic. The results of this function are based on an independent Monte Carlo simulation, not the results in this paper.
バージョン履歴
R2006a より前に導入
参考
adtest
| kstest
| lillietest