Dịch vụ xử lý dữ liệu, Dich vu xu ly du lieu

KIỂM ĐỊNH PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA PHẦN DƯ

Kiểm định phần dư phân phối chuẩn Jarque-Bera đối với dữ liệu thứ cấp Sử dụng Kiểm định Jarque-Bera để kiểm định phân phối chuẩn của phần dư. Nếu sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn thì các thống kê t và F không có phân phối Student và phân phối Fisher. Khi đó, nếu kích thước mẫu nhỏ thì các suy diễn thống kê là không đáng tin cậy

Dữ liệu thứ cấp Secondary data.  là dữ liệu được thu thập cho mục đích khác, nhà nghiên cứu sử dụng lại cho nghiên cứu của mình. Cũng có thể hiểu rằng: Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu do người khác thu thập, sử dụng cho các mục đích có thể là khác với mục đích nghiên cứu của chúng ta.

Phương pháp kiểm định phần dư phân phối chuẩn

Trong khoa học về thống kê và xử lý số liệu, kiểm định Jarque-Bera là một loại kiểm định xem thử dữ liệu có đạt quy luật phân phối chuẩn hay không. Nếu đảm bảo quy luật phân phối chuẩn (N(m,e)) thì độ tin cậy của bộ dữ liệu sẽ cao hơn, các kết quả tính toán theo các công thức thống kê sẽ ổn hơn.

Kiểm định JB sẽ xem xét hệ số bất đối xứng  (skewness = 0 là đối xứng, nếu > 0 hoặc < 0 là lệch phải, lệch trái) và  hệ số nhọn (kurtosis = 3 là cân, > 3 hoặc < 3 là tù hay nhọn).
Cặp giả thuyết với mức ý nghĩa 5%
Ho: Phân phối là chuẩn (skewness = 0, kurtosis = 3)
H1: Phân phối là không chuẩn (skewness # 0, kurtosis # 3)
Pvalue > 5% bác bỏ Ho.

Cách thực hiện (click tại đây)