{"id":843,"date":"2023-07-28T13:48:19","date_gmt":"2023-07-28T13:48:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/jarque-wird-test-python-sein\/"},"modified":"2023-07-28T13:48:19","modified_gmt":"2023-07-28T13:48:19","slug":"jarque-wird-test-python-sein","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/jarque-wird-test-python-sein\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen jarque-bera-test in python durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Der <strong>Jarque-Bera-Test<\/strong> ist ein Anpassungstest, der bestimmt, ob die Stichprobendaten Schiefe und Kurtosis aufweisen, die einer Normalverteilung entsprechen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Jarque-Bera-Teststatistik ist immer eine positive Zahl und je weiter sie von Null entfernt ist, desto mehr Beweise gibt es daf\u00fcr, dass die Stichprobendaten keiner Normalverteilung folgen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen Jarque-Bera-Test in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>So f\u00fchren Sie einen Jarque-Bera-Test in Python durch<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um einen Jarque-Bera-Test in Python durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnen Sie die <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.jarque_bera.html#scipy.stats.jarque_bera\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion jarque_bera<\/a> aus der Scipy-Bibliothek verwenden, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>jarque_bera(x)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> eine Tabelle mit Beobachtungen<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion gibt eine Teststatistik und einen entsprechenden p-Wert zur\u00fcck.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir f\u00fchren einen Jarque-Bera-Test f\u00fcr eine Liste von 5.000 Werten durch, die einer Normalverteilung folgt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#generate array of 5000 values that follows a standard normal distribution\n<\/span>np.random.seed(0)\ndata = np.random.normal(0, 1, 5000)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Jarque-Bera test\n<\/span>stats.jarque_bera(data)\n\n(statistic=1.2287, pvalue=0.54098)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Teststatistik betr\u00e4gt <strong>1,2287<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,54098<\/strong> . Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Wir haben nicht gen\u00fcgend Beweise, um sagen zu k\u00f6nnen, dass diese Daten Schiefe und Kurtosis aufweisen, die sich deutlich von einer Normalverteilung unterscheiden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Ergebnis sollte nicht \u00fcberraschen, da die von uns generierten Daten aus 5.000 Zufallsvariablen bestehen, die einer Normalverteilung folgen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir nun an, wir f\u00fchren einen Jarque-Bera-Test f\u00fcr eine Liste von 5.000 Werten durch, die einer gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung folgen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#generate array of 5000 values that follows a uniform distribution\n<\/span>np.random.seed(0)\ndata = np.random.uniform(0, 1, 5000)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Jarque-Bera test\n<\/span>stats.jarque_bera(data)\n\n(statistic=300.1043, pvalue=0.0)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Teststatistik ist <strong>300,1043<\/strong> und der entsprechende p-Wert ist <strong>0,0<\/strong> . Da dieser p-Wert kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese ab. Somit verf\u00fcgen wir \u00fcber ausreichende Beweise, um zu argumentieren, dass diese Daten eine deutlich andere Schiefe und Kurtosis aufweisen als eine Normalverteilung.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Ergebnis sollte auch nicht \u00fcberraschend sein, da die von uns generierten Daten aus 5.000 Zufallsvariablen bestehen, die einer gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung folgen, deren Schiefe und Kurtosis sich stark von einer Normalverteilung unterscheiden sollten.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wann ist der Jarque-Bera-Test anzuwenden?<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Jarque-Bera-Test wird typischerweise f\u00fcr gro\u00dfe Datens\u00e4tze (n &gt; 2.000) verwendet, bei denen andere Normalit\u00e4tstests (wie der Shapiro-Wilk-Test) unzuverl\u00e4ssig sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies ist ein geeigneter Test vor der Durchf\u00fchrung einer Analyse, bei der davon ausgegangen wird, dass der Datensatz einer Normalverteilung folgt. Ein Jarque-Bera-Test kann Ihnen sagen, ob diese Annahme erf\u00fcllt ist oder nicht.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Jarque-Bera-Test ist ein Anpassungstest, der bestimmt, ob die Stichprobendaten Schiefe und Kurtosis aufweisen, die einer Normalverteilung entsprechen. Die Jarque-Bera-Teststatistik ist immer eine positive Zahl und je weiter sie von Null entfernt ist, desto mehr Beweise gibt es daf\u00fcr, dass die Stichprobendaten keiner Normalverteilung folgen. 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