{"id":845,"date":"2023-07-28T13:48:19","date_gmt":"2023-07-28T13:48:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/jarque-sara-python-di-prova\/"},"modified":"2023-07-28T13:48:19","modified_gmt":"2023-07-28T13:48:19","slug":"jarque-sara-python-di-prova","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/jarque-sara-python-di-prova\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test jarque-bera in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Il <strong>test Jarque-Bera<\/strong> \u00e8 un test di bont\u00e0 di adattamento che determina se i dati del campione presentano o meno asimmetria e curtosi che corrispondono a una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test Jarque-Bera \u00e8 sempre un numero positivo e quanto pi\u00f9 \u00e8 lontano da zero, tanto pi\u00f9 ci sono prove che i dati del campione non seguono una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire un test Jarque-Bera in Python.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come eseguire un test Jarque-Bera in Python<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per effettuare un test Jarque-Bera in Python \u00e8 possibile utilizzare la <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.jarque_bera.html#scipy.stats.jarque_bera\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">funzione jarque_bera<\/a> della libreria Scipy, che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>jarque_bera(x)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> una tabella di osservazioni<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa funzione restituisce una statistica di test e un valore p corrispondente.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di eseguire un test Jarque-Bera su una lista di 5.000 valori che segue una distribuzione normale:<\/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;\">La statistica del test \u00e8 <strong>1,2287<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>0,54098<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla. Non abbiamo prove sufficienti per affermare che questi dati mostrano asimmetria e curtosi significativamente diverse da una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo risultato non dovrebbe sorprendere poich\u00e9 i dati che abbiamo generato sono composti da 5.000 variabili casuali che seguono una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo ora di eseguire un test Jarque-Bera su una lista di 5.000 valori che seguono una distribuzione uniforme:<\/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;\">La statistica del test \u00e8 <strong>300,1043<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>0,0<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, rifiutiamo l&#8217;ipotesi nulla. Pertanto, abbiamo prove sufficienti per sostenere che questi dati mostrano un\u2019asimmetria e una curtosi significativamente diverse rispetto a una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anche questo risultato non dovrebbe sorprendere poich\u00e9 i dati che abbiamo generato sono composti da 5.000 variabili casuali che seguono una distribuzione uniforme, che dovrebbe avere un&#8217;asimmetria e una curtosi molto diverse da una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Quando utilizzare il test Jarque-Bera<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test Jarque-Bera viene tipicamente utilizzato per insiemi di dati di grandi dimensioni (n &gt; 2.000) in cui altri test di normalit\u00e0 (come il test Shapiro-Wilk) sono inaffidabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo \u00e8 un test appropriato da utilizzare prima di eseguire un&#8217;analisi in cui si presuppone che il set di dati segua una distribuzione normale. Un test Jarque-Bera pu\u00f2 dirti se questa ipotesi \u00e8 soddisfatta o meno.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il test Jarque-Bera \u00e8 un test di bont\u00e0 di adattamento che determina se i dati del campione presentano o meno asimmetria e curtosi che corrispondono a una distribuzione normale. 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