正态性检验的基本原理和步骤

正态性检验的基本原理和步骤:

正态性检验有多种方法可供选择。结合我们所学,可以通过雅克-贝拉检验(即JB检验)的方法来做。

n2(K3)2JBS64

其中,n为样本容量,S为偏度,K为峰度。

雅克和贝拉证明,在正态性假定下(即原假设为该组数据服从正态分布),则由该组数据计算的JB统计量渐进地(即要求该检验应尽量在大样本条件下进行)服从自由度为2的χ2分布。

如果在一项应用中计算出来的JB统计量的值大于给定显著性水平下的临界值, 则拒绝正态分布的原假设。反之则无法拒绝。

许多软件可以直接计算JB统计量的值和对应的P值。Excel则需要我们在偏度与峰度系数的基础上,计算JB统计量的值,并与给定显著性水平下自由度为2的χ2分布临界值进行比较,得出结论。

正态性检验的基本原理和步骤:

正态性检验有多种方法可供选择。结合我们所学,可以通过雅克-贝拉检验(即JB检验)的方法来做。

n2(K3)2JBS64

其中,n为样本容量,S为偏度,K为峰度。

雅克和贝拉证明,在正态性假定下(即原假设为该组数据服从正态分布),则由该组数据计算的JB统计量渐进地(即要求该检验应尽量在大样本条件下进行)服从自由度为2的χ2分布。

如果在一项应用中计算出来的JB统计量的值大于给定显著性水平下的临界值, 则拒绝正态分布的原假设。反之则无法拒绝。

许多软件可以直接计算JB统计量的值和对应的P值。Excel则需要我们在偏度与峰度系数的基础上,计算JB统计量的值,并与给定显著性水平下自由度为2的χ2分布临界值进行比较,得出结论。


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