Me suelen hacer un JB (Jarque Bera) y la prueba de DW (Durbin Watson) pruebas para comprobar la normalidad dada la asimetría, la curtosis y la autocorrelación de los datos. Sin embargo, esto requiere una tabla de distribución de CHI búsqueda y algunas de cálculo. Me preguntaba si hay una forma simple de menos precisa de la prueba que puedo hacer en los datos para ver si es normal o no?
En segundo lugar, ¿Cómo puedo numéricamente la prueba de I. I. D ?
Hay tests visuales para volver a la normalidad y yo.yo.d.
Para la prueba de nomality, simplemente observar la distribución de las observaciones y la superposición de la densidad normal de la función como en el siguiente gráfico:
La línea azul representa la distribución normal. Las barras negras a partir del histograma que representa la distribución empírica. Claramente los datos se leptokurtotic es sesgada a la derecha.
Para probar si los datos se yo.yo.d., simplemente partición del conjunto de datos en diferentes períodos y en la trama de la frecuencia de distribución:
Aviso de la distribución se ha desplazado desde el Período 1 Período 2-por lo tanto, este dato no se yo.yo.d.
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