Test de Normalidad Jarque-Bera en R

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El test de normalidad Jarque-Bera es una prueba estadística  que  podemos usar para ver si una determinada serie de tiempo se distribuye en base a una distribución normal.

También nos puede servir para estudiar el término de error o estocástico de una regresión lineal y así ver si cumplen el supuesto de normalidad.

La prueba Jarque Bera se basa en el estudio de la asimetría y la curtosis de las distribuciones.

Para conocer  más sobre este tema he subido este tutorial con ejemplos en R que te permitirán practicar. Tienes el código justo debajo. 

CÓDIGO EN R


## JARQUE BERA TEST


# sesgo sea 0 – curtosis 3

 

library(tseries)

#jarque.bera.test(serie)

#jarque.bera.test(residuals(modelo_lineal)) #


# distrubición aleatoria normal

y=rnorm(1000)

plot(y,type=»l»)

hist(y)

jarque.bera.test(y)


# pvalue > 0.1 — normalidad


# a un nivel de significancia del 5 por ciento, la hipoteis
# nula de normalidad no se rechaza, puesto que el p-value > 0.05


#install.packages(«quantmod»)
library(quantmod)
#install.packages(«fImport»)
library(fImport)


# Ejemplo con activos financieros

NZDUSD<-fredSeries(«EXUSNZ»,from=»2000-01-01″,to=»2020-10-19″)
EURUSD<-fredSeries(«EXUSEU»,from=»2000-01-01″,to=»2020-10-19″)

 


plot(NZDUSD,type=»l»)

jarque.bera.test(NZDUSD)

#☺ no normalidad

r_nzd<- returns(NZDUSD)

jarque.bera.test(r_nzd)


hist(r_nzd)

# modelo de regresion

forex_model<- lm(EURUSD~NZDUSD)
summary(forex_model)

jarque.bera.test(residuals(forex_model))

res<-residuals(forex_model)

jarque.bera.test(res)

hist(res)

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