Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test)

Podobné dokumenty
Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Zápočtová práce STATISTIKA I

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Charakteristika datového souboru

Testy statistických hypotéz

Stručný úvod do testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz

Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

y = 0, ,19716x.

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Pearsonůvχ 2 test dobré shody. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Aproximace binomického rozdělení normálním

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Testování statistických hypotéz

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

4EK211 Základy ekonometrie

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

12. cvičení z PST. 20. prosince 2017

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení

Rozdělení přenosové rychlosti disku

Jednovýběrový Wilcoxonův test a jeho asymptotická varianta (neparametrická obdoba jednovýběrového t-testu)

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Jednofaktorová analýza rozptylu

Přednáška IX. Analýza rozptylu (ANOVA)

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz

Ing. Michael Rost, Ph.D.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

11. cvičení z PSI prosince hodnota pozorovaná četnost n i p X (i) = q i (1 q), i N 0.

KGG/STG Statistika pro geografy

15. T e s t o v á n í h y p o t é z

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

5 Parametrické testy hypotéz

12. cvičení z PSI prosince (Test střední hodnoty dvou normálních rozdělení se stejným neznámým rozptylem)

5. T e s t o v á n í h y p o t é z

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

Přednáška X. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných

Tomáš Karel LS 2012/2013

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně

1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

jevu, čas vyjmutí ze sledování byl T j, T j < X j a T j je náhodná veličina.

Zaokrouhlování: Směrodatná odchylka se zaokrouhluje nahoru na stanovený počet platných cifer. Míry

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky, Přírodovědecká fakulta, UP v Olomouci

ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

= = 2368

5. Závislost dvou náhodných veličin různých typů (kategoriální a metrická veličina)

Analýza rozptylu. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

Cvičení ze statistiky - 8. Filip Děchtěrenko

4EK211 Základy ekonometrie

Jednofaktorová analýza rozptylu

ADDS cviceni. Pavlina Kuranova

Plánování experimentu

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Náhodné veličiny, náhodné chyby

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů

Normální (Gaussovo) rozdělení

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

KGG/STG Statistika pro geografy

15. T e s t o v á n í h y p o t é z

Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )

Statistika. Teorie odhadu statistická indukce. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

PARAMETRICKÉ TESTY. 1) Měření Etalonu. Dataset - mereni_etalonu.sta - 9 měření etalonu srovnáváme s PŘEDPOKLÁDANOU HODNOTOU 10.

Jednovýběrové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

KGG/STG Statistika pro geografy

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B

Statistika. Testování hypotéz - statistická indukce Parametrické testy. Roman Biskup

Bakalářské studium na MFF UK v Praze Obecná matematika Zaměření: Stochastika. 1 Úvodní poznámky. Verze: 13. června 2013

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Dva případy chybného rozhodnutí při testování: a) Testační statistika padne mimo obor přijetí nulové H hypotézy O, tj.

Testování hypotéz. 4. přednáška

Testování statistických hypotéz. Obecný postup

Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení. ( ) (p počet odhadovaných parametrů)

Transkript:

Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test) Autoři: Carlos M. Jarque and Anil K. Bera Předpoklady: - Výběrová data mohou obsahovat chybějící pozorování (chybějící hodnoty) vhodné zejména pro časové řady - Tento test je tím silnější, čím více pozorování (dat) je k dispozici Použití: JB test testuje, zda data pochází z normálního rozdělení H 0 : x ~ N( ), kde N( ) označuje distribuční funkci normálního rozdělení - JB testová statistika je spočtena na základě výběrové šikmosti a špičatosti. - Je definována jako: JB = n 6 (S + K 4 ) kde S označuje výběrovou šikmost, K výběrovou špičatost a n je počet nechybějících hodnot ve výběru (v datovém souboru). - JB statistika má asymptoticky (tj. pro n ) χ rozdělení o dvou stupních volnosti JB~ χ ν= (α) a lze ji použít pro testování nulové hypotézy, že data pochází z normálního rozdělení. - Obecně platí zamítací pravidlo: H 0 zamítám, pokud je testová statistika vyšší než tabulková hodnota, tedy pokud JB > χ ν= (α). - Jedná se o jednostranný test, a tak vypočtená p-hodnota může být srovnávána přímo s hladinou významnosti α. - Obecně platí zamítací pravidlo: H 0 zamítám, pokud je vypočtená p-hodnota menší než zvolená hladina významnosti α, tedy pokud p < α.

Ukázka testu na reálných datech: I. Testovanou proměnnou je průměrná vnitřní teplota uvedená ve C Data jsou graficky zobrazena na obr. 1, přičemž hodnoty horizontální osy představují číslo pozorování. Graf - Průměrná vnitřní teplota ( C) 45 40 35 30 5 0 15 10 5 0 50 100 150 00 50 300 350 400 Obrázek 1: Graf průměrné vnitřní teploty Jak naznačuje histogram (viz obr. ), mohla by mít průměrná vnitřní teplota normální rozdělení. Tuto skutečnost je však nutno otestovat. K testování bude použit JB test. Obrázek : Histogram průměrné vnitřní teploty Testovaná proměnná: x průměrná vnitřní teplota H 0 : x ~ N( ), kde N( ) označuje normální rozdělení Pro výpočet testové statistiky bylo třeba určit hodnotu výběrové šikmosti a výběrové špičatosti. Obě hodnoty byly spočteny v MS Excel, šikmost pomocí funkce skew.p(), špičatost pomocí funkce kurt().

Výběrová šikmost: S = g 1 = m 3 3 (m ) = n n i=1 (x i X ) 3 ( n 3 i=1 (x i X ) ) = 0,4994 Výběrová špičatost: K = a 4 = g = m 4 m 3 = n n i=1 (x i X ) 4 n i=1 ) 3 = 0,3033 ( (x i X ) JB = n 6 (S + K ) = 365 4 6 (0,4994 + 0,3033 ) = 16, 573 4 Test byl prováděn na 5% hladině významnosti. Tabulková hodnota: χ ν= (α) = χ (0,05) = 5,99 Závěr: Neboť vypočtená JB statistika je vyšší než tabulková hodnota, 16,573 > 5,99, platí zamítací pravidlo, a tedy: Zamítáme nulovou hypotézu, že průměrná vnitřní teplota má normální rozdělení.

II. Testovanou proměnnou je průměrná venkovní teplota uvedená ve C Data jsou graficky zobrazena na obr. 3, přičemž hodnoty horizontální osy představují číslo pozorování. Graf - Průměrná venkovní teplota ( C) 5 0 15 10 5 0-5 -10-15 0 50 100 150 00 50 300 350 400 Obrázek 3: Graf průměrné venkovní teploty Jak naznačuje histogram (viz obr. 4), mohla by mít průměrná venkovní teplota normální rozdělení, i když histogram zdánlivě jeví horší vlastnosti než u průměrné vnitřní teploty. Normalitu je však nutno opět otestovat. K testování bude použit JB test. Obrázek : Histogram průměrné venkovní teploty Testovaná proměnná: x průměrná venkovní teplota H 0 : x ~ N( ), kde N( ) označuje normální rozdělení Pro výpočet testové statistiky bylo třeba opět určit hodnotu výběrové šikmosti a výběrové špičatosti. Obě hodnoty byly spočteny v MS Excel, šikmost pomocí funkce skew.p(), špičatost pomocí funkce kurt().

Výběrová šikmost: S = g 1 = m 3 3 (m ) = n n i=1 (x i X ) 3 ( n 3 i=1 (x i X ) ) = 0,1883 Výběrová špičatost: K = a 4 = g = m 4 m 3 = n n i=1 (x i X ) 4 n i=1 ) 3 = 0,445 ( (x i X ) Poznamenejme, že obě hodnoty (šikmost i špičatost) mají ve srovnání s průměrnou vnitřní teplotou hodnoty bližší hodnotám normálního rozdělení (nulovým), a tak lze konstatovat, že průměrná venkovní teplota má větší naději na normalitu, než předchozí průměrná vnitřní teplota. JB = n 6 (S + K ) = 365 4 6 (( 0,1883) + ( 0,445) ) = 3, 0667 4 Test byl opět prováděn na 5% hladině významnosti, takže tabulková hodnota se nemění. Tabulková hodnota: χ ν= (α) = χ (0,05) = 5,99 Závěr: Neboť vypočtená JB statistika je nižší než tabulková hodnota, 3,0667 < 5,99, neplatí zamítací pravidlo, a tedy: Nezamítáme nulovou hypotézu, že průměrná venkovní teplota má normální rozdělení. Při další analýze tedy lze předpokládat pro průměrnou venkovní teplotu normalitu se střední hodnotou μ a rozptylem σ. Oba tyto parametry jsou však neznámé a nezbývá nic jiného, než je nahradit konzistentními odhady střední hodnotu průměrem a rozptyl výběrovým rozptylem. Venkovní teplota má tedy asymptoticky N(9,53; 45,83).