jbtest
Prueba de Jarque-Bera
Sintaxis
Descripción
devuelve una decisión de prueba para la hipótesis nula de que los datos del vector h
= jbtest(x
)x
proceden de una distribución normal con una media y una varianza desconocidas, utilizando la prueba de Jarque-Bera. La hipótesis alternativa es que no procede de dicha distribución. El resultado h
es 1
si la prueba rechaza la hipótesis nula al nivel de significación del 5%, y 0
en el caso contrario.
devuelve una decisión de prueba basada en un valor p calculado utilizando una simulación de Montecarlo con un error estándar máximo de Montecarlo menor o igual a h
= jbtest(x
,alpha
,mctol
)mctol
.
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Más acerca de
Algoritmos
Las pruebas de Jarque-Bera suelen utilizar la distribución chi-cuadrado para estimar los valores críticos de las muestras grandes y recurren a la prueba de Lilliefors (consulte lillietest
) para las muestras pequeñas. jbtest
, por el contrario, utiliza una tabla de valores críticos calculados con una simulación de Montecarlo para tamaños de muestra inferiores a 2000 y niveles de significación de 0,001 a 0,50. Los valores críticos de una prueba se calculan interpolando en la tabla, utilizando la aproximación analítica chi-cuadrado solo cuando se extrapolan para tamaños de muestra mayores.
Referencias
[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.
Historial de versiones
Introducido antes de R2006a
Consulte también
adtest
| kstest
| lillietest