In statistics, the Jarque–Bera test is a goodness-of-fit test of whether sample data have the skewness and kurtosis matching a normal distribution. The test is named after Carlos Jarque and Anil K. Bera.The test statistic is always nonnegative. If it is far from zero, it signals the data do not have a normal distribution. The test statistic JB is defined as where n is the number of observations (or degrees of freedom in general); S is the sample skewness, K is the sample kurtosis : (These values have been approximated using Monte Carlo simulation in Matlab)
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| - اختبار خاركي بيرا (ar)
- Jarque-Bera-Test (de)
- Test de Jarque-Bera (es)
- Test de Jarque-Bera (fr)
- Jarque–Bera test (en)
- Test di Jarque-Bera (it)
- ジャック–ベラ検定 (ja)
- Тест Харке — Бера (ru)
- Jarque-Bera检验 (zh)
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| - Der Jarque-Bera-Test ist ein statistischer Test, der anhand der Schiefe und der Kurtosis in den Daten prüft, ob eine Normalverteilung vorliegt. Es handelt sich daher um einen speziellen Anpassungstest. Der Test wurde von und vorgeschlagen. (de)
- Le test de Jarque-Bera est un test d'hypothèse qui cherche à déterminer si des données suivent une loi normale. (fr)
- ジャック＝ベラ検定（ジャック＝ベラけんてい、英: Jarque–Bera test）とは、統計学において標本データが正規分布に従う尖度と歪度を有しているかどうかを調べるである。検定名はCarlos JarqueとAnil K. Beraにちなんで名づけられた。 (ja)
- Тест Ха́рке—Бе́ра (англ. Jarque-Bera test) — это статистический тест, проверяющий ошибки наблюдений на нормальность посредством сверки их третьего момента (асимметрия) и четвёртого момента (эксцесс) с моментами нормального распределения, у которого , . В тесте Харке—Бера проверяется нулевая гипотеза против гипотезы , где — коэффициент асимметрии (Skewness), — коэффициент эксцесса (Kurtosis) (ru)
- 在统计学中，Jarque–Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验。该检验以卡洛斯•哈尔克和阿尼•K•贝拉（Carlos Jarque and Anil K. Bera）来命名。JB统计量定义为 其中n是观测数（或自由度）; S是样本偏度，K是样本峰度： 其中 和分别是三阶中心矩和四阶中心矩的估计值，是样本均值，是二阶中心矩（即方差）的估计值。如果样本数据来自具有正态分布的总体，JB统计量近似服从自由度为2的卡方分布，因此该统计量可以用于检验数据是否服从正态分布。原假设H0是偏度为0，峰度为3（因为正态分布的偏度为0，峰度为3）。JB统计量的定义表明，任何对此（偏度为0，峰度为3）的偏离都会使得JB统计量增加。 (zh)
- اختبار خاركي بيرا (بالإنجليزية: Jarque-Bera Test) هو اختبار إحصائي لتأكيد الفرضية المنعدمة «العينة مستقاة من جمهرة موزعة طبيعيا». تم اقتراح الاختبار من طرف الإحصائيين كارلوس خاركي وأنيل بيرا سنة 1980. ينتمي اختبار خاركي بيرا إلى الاختبارات غير المعلمية بحكم أنه، على عكس الاختبارات المشابهة (شابيرو ويلك مثلا) فإنه لا يهتم بالتشابه الإحصائي للبيانات مع بيانات نظرية بنفس أبعادها (متوسط وحجم العينة مثلا). يقوم الاختبار على قياس مدى اقتراب مميزات النزعة المركزية للعينة المدروسة، وخصوصا معاملي التجانف (Skweness) والتفرطح (Kurtosis)، مع معاملات عينة موزعة طبيعيا، بنفس المتوسط والتباين. (ar)
- En estadística, la prueba de Jarque-Bera es una prueba de bondad de ajuste para comprobar si una muestra de datos tiene la asimetría y la curtosis de una distribución normal. La prueba recibe el nombre de Carlos Jarque y . La prueba estadística JB se define como: donde n es el número de observaciones (o grados de libertad en general); S es la asimetría de la muestra, K la curtosis de la muestra : donde y son las estimaciones de los momentos centrales tercer y cuarto, respectivamente, es la media de la muestra y es la estimación del segundo momento central, la varianza. (es)
- In statistics, the Jarque–Bera test is a goodness-of-fit test of whether sample data have the skewness and kurtosis matching a normal distribution. The test is named after Carlos Jarque and Anil K. Bera.The test statistic is always nonnegative. If it is far from zero, it signals the data do not have a normal distribution. The test statistic JB is defined as where n is the number of observations (or degrees of freedom in general); S is the sample skewness, K is the sample kurtosis : (These values have been approximated using Monte Carlo simulation in Matlab) (en)
- Il test di Jarque-Bera è un test statistico per la verifica dell'ipotesi di normalità ed è impiegato molto spesso in campo econometrico. Esso si basa sulla misura dell'asimmetria e della curtosi di una distribuzione. Si considera in particolare la distribuzione asintotica di una combinazione dei noti coefficienti e (o e ) che è di tipo chi-quadro La variabile testata è dove n è il numero delle osservazioni, o gradi di libertà,S è l'asimmetria del campione, K è la curtosi del campionedefiniti come dove μ3 e μ4 sono il terzo e quarto momento centrale, è la media campionaria e σ2 è la varianza. (it)
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| - اختبار خاركي بيرا (بالإنجليزية: Jarque-Bera Test) هو اختبار إحصائي لتأكيد الفرضية المنعدمة «العينة مستقاة من جمهرة موزعة طبيعيا». تم اقتراح الاختبار من طرف الإحصائيين كارلوس خاركي وأنيل بيرا سنة 1980. ينتمي اختبار خاركي بيرا إلى الاختبارات غير المعلمية بحكم أنه، على عكس الاختبارات المشابهة (شابيرو ويلك مثلا) فإنه لا يهتم بالتشابه الإحصائي للبيانات مع بيانات نظرية بنفس أبعادها (متوسط وحجم العينة مثلا). يقوم الاختبار على قياس مدى اقتراب مميزات النزعة المركزية للعينة المدروسة، وخصوصا معاملي التجانف (Skweness) والتفرطح (Kurtosis)، مع معاملات عينة موزعة طبيعيا، بنفس المتوسط والتباين. يتميز الاختبار أيضا بسهولة تطبيقه وبقوته الاختبارية بالنسبة للعينات الكبرى. (ar)
- Der Jarque-Bera-Test ist ein statistischer Test, der anhand der Schiefe und der Kurtosis in den Daten prüft, ob eine Normalverteilung vorliegt. Es handelt sich daher um einen speziellen Anpassungstest. Der Test wurde von und vorgeschlagen. (de)
- In statistics, the Jarque–Bera test is a goodness-of-fit test of whether sample data have the skewness and kurtosis matching a normal distribution. The test is named after Carlos Jarque and Anil K. Bera.The test statistic is always nonnegative. If it is far from zero, it signals the data do not have a normal distribution. The test statistic JB is defined as where n is the number of observations (or degrees of freedom in general); S is the sample skewness, K is the sample kurtosis : where and are the estimates of third and fourth central moments, respectively, is the sample mean, and is the estimate of the second central moment, the variance. If the data comes from a normal distribution, the JB statistic asymptotically has a chi-squared distribution with two degrees of freedom, so the statistic can be used to test the hypothesis that the data are from a normal distribution. The null hypothesis is a joint hypothesis of the skewness being zero and the excess kurtosis being zero. Samples from a normal distribution have an expected skewness of 0 and an expected excess kurtosis of 0 (which is the same as a kurtosis of 3). As the definition of JB shows, any deviation from this increases the JB statistic. For small samples the chi-squared approximation is overly sensitive, often rejecting the null hypothesis when it is true. Furthermore, the distribution of p-values departs from a uniform distribution and becomes a right-skewed unimodal distribution, especially for small p-values. This leads to a large Type I error rate. The table below shows some p-values approximated by a chi-squared distribution that differ from their true alpha levels for small samples. (These values have been approximated using Monte Carlo simulation in Matlab) In MATLAB's implementation, the chi-squared approximation for the JB statistic's distribution is only used for large sample sizes (> 2000). For smaller samples, it uses a table derived from Monte Carlo simulations in order to interpolate p-values. (en)
- En estadística, la prueba de Jarque-Bera es una prueba de bondad de ajuste para comprobar si una muestra de datos tiene la asimetría y la curtosis de una distribución normal. La prueba recibe el nombre de Carlos Jarque y . La prueba estadística JB se define como: donde n es el número de observaciones (o grados de libertad en general); S es la asimetría de la muestra, K la curtosis de la muestra : donde y son las estimaciones de los momentos centrales tercer y cuarto, respectivamente, es la media de la muestra y es la estimación del segundo momento central, la varianza. El estadístico de Jarque-Bera se distribuye asintóticamente como una distribución chi cuadrado con dos grados de libertad y puede usarse para probar la hipótesis nula de que los datos pertenecen a una distribución normal. La hipótesis nula es una hipótesis conjunta de que la asimetría y el exceso de curtosis son nulos (asimetría = 0 y curtosis = 3). La prueba se puede utilizar en Modelos de Regresión para probar la hipótesis de Normalidad de los residuos. Para ello se utilizan los residuos estimados obtenidos por mínimos cuadrados. Los puntos críticos para muestras pequeñas se pueden calcular vía Monte Carlo. (es)
- Le test de Jarque-Bera est un test d'hypothèse qui cherche à déterminer si des données suivent une loi normale. (fr)
- ジャック＝ベラ検定（ジャック＝ベラけんてい、英: Jarque–Bera test）とは、統計学において標本データが正規分布に従う尖度と歪度を有しているかどうかを調べるである。検定名はCarlos JarqueとAnil K. Beraにちなんで名づけられた。 (ja)
- Il test di Jarque-Bera è un test statistico per la verifica dell'ipotesi di normalità ed è impiegato molto spesso in campo econometrico. Esso si basa sulla misura dell'asimmetria e della curtosi di una distribuzione. Si considera in particolare la distribuzione asintotica di una combinazione dei noti coefficienti e (o e ) che è di tipo chi-quadro La variabile testata è dove n è il numero delle osservazioni, o gradi di libertà,S è l'asimmetria del campione, K è la curtosi del campionedefiniti come dove μ3 e μ4 sono il terzo e quarto momento centrale, è la media campionaria e σ2 è la varianza. La statistica JB è distribuita asintoticamente come una variabile casuale chi quadro con due gradi di libertà e può essere usata per testare l'ipotesi nulla che il campione è stato estratto da una popolazione di dati distribuiti come una variabile casuale normale. L'ipotesi nulla è un'ipotesi congiunta che sia asimmetria che curtosi in eccesso siano nulle. Tale ipotesi viene rigettata per valori di JB troppo grandi. Questo test è utilizzato frequentemente per determinare se i residui di una regressione lineare sono normali. Certi autori propongono di correggere JB con il numero di variabili usate nella regressione, mentre altri non lo menzionano affatto. (it)
- Тест Ха́рке—Бе́ра (англ. Jarque-Bera test) — это статистический тест, проверяющий ошибки наблюдений на нормальность посредством сверки их третьего момента (асимметрия) и четвёртого момента (эксцесс) с моментами нормального распределения, у которого , . В тесте Харке—Бера проверяется нулевая гипотеза против гипотезы , где — коэффициент асимметрии (Skewness), — коэффициент эксцесса (Kurtosis) (ru)
- 在统计学中，Jarque–Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验。该检验以卡洛斯•哈尔克和阿尼•K•贝拉（Carlos Jarque and Anil K. Bera）来命名。JB统计量定义为 其中n是观测数（或自由度）; S是样本偏度，K是样本峰度： 其中 和分别是三阶中心矩和四阶中心矩的估计值，是样本均值，是二阶中心矩（即方差）的估计值。如果样本数据来自具有正态分布的总体，JB统计量近似服从自由度为2的卡方分布，因此该统计量可以用于检验数据是否服从正态分布。原假设H0是偏度为0，峰度为3（因为正态分布的偏度为0，峰度为3）。JB统计量的定义表明，任何对此（偏度为0，峰度为3）的偏离都会使得JB统计量增加。 (zh)
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