Jarque-Bera-Test

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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 Carlos M. Jarque und Anil K. Bera vorgeschlagen.

Definition[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Teststatistik JB des Jarque-Bera-Tests ist definiert als

Dabei ist Anzahl der Beobachtungen ; mit wird die Schiefe und mit die Kurtosis bezeichnet.

Die Schiefe in den Daten ist wie folgt definiert:

Bei symmetrischen Verteilungen wie der Normalverteilung ist der theoretische Wert der Schiefe null.

Die Kurtosis , ein Maß für die Wölbung einer Verteilung, hat bei Normalverteilung einen Wert von drei. Werte, die darüber liegen, zeigen an, dass die Verteilung fette Enden hat, d. h. dass die Dichte einer Verteilung an den Rändern, zum Beispiel außerhalb der üblichen ±2σ-Schranken, größer und dafür in den mittleren Bereichen geringer ist als bei der Normalverteilung. Dies gilt zum Beispiel für die t-Verteilung. Die Kurtosis ist wie folgt definiert:

wobei und das dritte und das vierte zentrale Moment darstellen, der Mittelwert der Stichprobe ist und das zweite Moment, also die Varianz, symbolisiert.

Es gilt , d. h., die Teststatistik ist asymptotisch Chi-Quadrat-verteilt mit zwei Freiheitsgraden.

Das Hypothesenpaar lautet:

Die Stichprobe ist normalverteilt.
Die Stichprobe ist nicht normalverteilt.

Bei einem Signifikanzniveau gilt: Für Werte der Teststatistik über 4,6 wird die Hypothese der Normalverteilung verworfen; für die Signifikanzniveaus , und ergeben sich die Schranken 6, 7,8 und 9,2.

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Anil K. Bera, Carlos M. Jarque: Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. In: Economics Letters. 6, Nr. 3, 1980, S. 255–259.
  • Anil K. Bera, Carlos M. Jarque: Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals: Monte Carlo evidence. In: Economics Letters. 7, Nr. 4, 1981, S. 313–318.
  • Judge, et al.: Introduction and the Theory and Practice of Econometrics, 3rd edn.. Auflage 1988, S. 890–892.

Siehe auch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]