Jarque-Bera检验与Q-Q图残差正态分布的不同结果
Jarque-Bera检验与Q-Q图残差正态分布的不同结果
提问于 2021-11-21 19:56:12
我试着用两种不同的方法来测试残差的正常度。
- 使用Jarque-Bera测试
- q-q图
我可以看到不同的结果，对于JB测试，概率值为19.9553，概率为0.00005。因此，我们不能拒绝零假设，这就得出了结果的非正态分布。
另一方面，当我用Q-Q图绘制相同的数据集时，我可以看到一个部分线性关系，它可能指向正态分布。鉴于观测的规模为62，所使用的回归模型是OLS模型。
你觉得我的假设做错了什么吗？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-11-21 20:14:15
QQ图没有显示数据是正态分布的。如果你要从QQ图中计算出一个指示符，那么你就可以测量点到红色参考线的(正垂直)距离，并把它们加起来。在你的例子中，几乎所有的点都偏离了参考线，投票赞成非正态分布.
一幅典型的QQ正态分布数据图得到了红色参考线上的大部分点，末端的一些点(左、右)可能会偏离。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70058078
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