Jarque-Bera 检验和 Q-Q 图之间残差正态分布的不同结果
Different results for residual normal distribution between Jarque-Bera test and Q-Q Plot
我正在尝试使用 2 种不同的方法来测试残差的正态性。
- 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，我们不能拒绝原假设，由此得出结果存在非正态分布的结论。
另一方面，当我使用 Q-Q 图绘制相同的数据集时，我可以看到部分线性关系，这可能指向正态分布。鉴于观测值的大小为 62，并且使用的回归模型是 OLS 模型。
你觉得我的假设有什么不对吗？
QQ图没有显示数据呈正态分布。如果您要从 QQ 图计算单个指标，那么您将测量点到红色参考线的（正垂直）距离并将它们相加。在您的情况下，几乎所有点都偏离参考线，投票为非正态分布。
正态分布数据的典型 QQ 图大部分点位于红色参考线上，两端（左右）的一些点可能会偏离。
我正在尝试使用 2 种不同的方法来测试残差的正态性。
- 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，我们不能拒绝原假设，由此得出结果存在非正态分布的结论。
另一方面，当我使用 Q-Q 图绘制相同的数据集时，我可以看到部分线性关系，这可能指向正态分布。鉴于观测值的大小为 62，并且使用的回归模型是 OLS 模型。
你觉得我的假设有什么不对吗？
QQ图没有显示数据呈正态分布。如果您要从 QQ 图计算单个指标，那么您将测量点到红色参考线的（正垂直）距离并将它们相加。在您的情况下，几乎所有点都偏离参考线，投票为非正态分布。
正态分布数据的典型 QQ 图大部分点位于红色参考线上，两端（左右）的一些点可能会偏离。