在数据分析过程中，往往需要数据服从正态分布，正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，在求二项分布的渐近公式中得到。很多方法都需要数据满足正态分布，比如方差分析、独立t检验、线性回归分析（因变量）等。如果说没有这个前提可能会导致分析不严谨等等。所以进行数据正态性检验很重要。那么如何进行正态性检验？接下来进行说明。一、检验方法SPSSAU共提供三种正态性检验的方法，分别是描述法、正态性检验以及图示法，其中图示法包括直方图以及P-P/Q-Q图。1.1描述法理论上讲，标准正态分布偏度和峰度均为0，但现实中数据无法满足标准正态分布，因而如果峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，则说明数据虽然不是绝对
目录一、收益率波动效应的分析1.1 收益率序列平稳性检验1.2建立AR(p)模型1.3Ljung-Box混成检验残差序列的相关性，判断是否有ARCH效应1.4建立ARCH模型 二、GARCH模型与波动率预测2.1建立GARCH模型2.2波动率预测三、正态分布的假设下通过波动率计算VaR 四、厚尾分布的假设下通过波动率计算VaR五、同在一坐标系中画出股票的损失率图形及VaR图形六、正态分布及厚尾分布下的VaR穿透率 本文的研究内容包括以下几个方面：1.选择上证指数，利用GARCH模型对波动率进行预测；2.在假设收益率满足正态分布的条件下，利用预测的波动率动态计算VaR；3.选取适合的重尾分布（如
怎样检验学习成果，让知识真正变成自己的呢？这我觉得是大多数的学习者困惑的问题，同时也是大多数学习者想解决的问题。以前，我们在学校的时候，很少有这个困惑，因为每学期会有有各种测试、考试，在一定时间断内就可以检验自己学没学会，会就是会，不会就是不会。回到我们平日所学，并不完全在于知识记没记住，而在于这个知识是不是有用，是否嵌入到真实的生活中，那如何才能把所学知识变成自己生活里能用的东西呢？有以下几个方法：1、嵌入法如何将所学，嵌入进你的日常生活？就是会造句，在平日日常对话里使用了，就算嵌入了。需要是这个造句是有场景，有对话感的句子。举个简单的例子：我们知道生物上有个概念，叫“光合作用”，你可能把书
差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。三个方法的区别其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。 方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。进一步细分三种方法的具体分类汇总1）方差分析根据X的不同，方差分析又可以进行细分。X的个数为一个时，我们称之为单因素方差；X为2个时则为双因素方差；X为3个时则称作三因素方差，依次下去。当X超过1个时，统称为
参数检验和非参数检验的区别： 期刊文献中常规数据的主流统计检验方法分为两种：以T检验、方差分析等为代表的参数检验；以秩和检验、卡方检验为代表的非参数检验 参数检验：假定数据服从某分布（一般为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对总体参数（μ）进行检验，比如t检验、u检验、方差分析。 非参数检验：不需要假定总体分布形式，直接对数据的分布进行检验。由于不涉及总体分布的参数，故名非参数检验。比如，卡方检验，秩和检验。 参数检验的集中趋势的衡量为均值，而非参数检验为中位数。 参数检验需要关于总体分布的信息；非参数检验不需要关于总体的信息。 参数检验只适用于变量
最近看论文，看到了Wilcoxonsigned-ranktest（符号秩检验），咱也不知道是个啥，就学习了一下，这里做一下笔记，方便以后查阅。非参数检验——Wilcoxon检验非参数检验概念非参数检验和参数检验的对比参数检验与非参数检验的方法对比非参数检验的方法Wilcoxon检验Wilcoxonrank-sumtest（秩和检验）基本概念应用实例编程实现Wilcoxonsigned-ranktest（符号秩检验）基本概念应用实例编程实现Wilcoxon符号秩检验临界表Friedman检验与Nemenyi后续检验计算序值Friedman检验Nemenyi后续检验Python实现参考资料非参数检
卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，属于非参数检验范畴。这种检验方法主要用于推断两个总体率之间有无差别、多个总体率之间有无差别、多个样本率之间的多重比较、两个分类变量之间有无关联性和频数分布拟合优度的检验等。卡方检验的𝐻0是：实际频数与理论频数没有差别。该检验的基本思想是：假设𝐻0成立，基于此前提计算出𝜒2值，它表示观察值与理论值之间的偏离程度。根据𝜒2分布及自由度可以确定在𝐻0成立的情况下获得当前统计量及更极端情况下的概率P。如果P值很小，说明观察值与理论值偏离程度太大，应当拒绝𝐻0，表示资料之间有显著性差异。否则就不能拒绝𝐻0，尚不能认为样本所代表的实际情况和理论假设有差别。在
这篇博客介绍的是在两个样本组的模型设定是一样的情形下，进行分组回归后，比较相同变量中二者在系数大小上是否显著差异。如果系数差异显著，则说明二者在经济意义上显著差异。因为我们常常使用的数据是面板数据，并且，我们常常由于控制很多固定效应，导致在进行系数差异性检验碰壁，所以本篇博客是在基于公司面板数据为例，假设探讨薪酬激励（x）是否有助于提升企业业绩（y），并控制企业特征变量（$z），添加了年份（year）、行业（ind）、公司（firm）固定效应，并在公司层面聚类。主回归模型如下：reghdfeyx$z,absorb(yearindfirm)vce(clusterfirm)分组回归是探讨国有企业（
异方差在线性回归模型的经典假设下，运用最小二乘法回归估计得到的才是最优线性无偏估计量（BLUE）。在实际问题中，完全满足基本假设的情况并不多，不满足的基本假设的情况下称为基本假定违背，而异方差就是其中一种。异方差检验的方法对于异方差的检验有很多种，这里我们介绍3种方法：①图示检验法：画出残差的平方与解释变量之间的散点图。②布罗施-帕甘检验（B-P检验）：首先用OLS求出残差平方和，其次用辅助回归式（即残差平方和与解释变量的OLS）得到新的F统计量和拟合优度。③怀特检验（White检验）：White可以作为我们的首选检验，因为White不受约束，可检查一切异方差异方差检验（stata） ①图示检
因为P值的阈值是人为规定的，无论是多小的P值，也仅仅能代表结果的低假阳性，而非保证结果为真。如果检验一次，犯错的概率是5%；检测10000次，犯错的次数就是500次，即额外多出了500次差异的结论（即使实际没有差异）。即使P值已经很小（比如0.05），也会被检验的总次数无限放大。比如检验10000次，得到假阳性结果的次数就会达到5%*10000=500次。这时候我们就需要引入多重检验来进行校正，从而减低假阳性结果在我们的检验中出现的次数。R语言>p.adjust(p,method=p.adjust.methods,n=length(p))>p.adjustfunction(p,method=p
