JB=size/6*(skew**2+(kurt)**2/4)是什么意思
时间: 2023-08-28 20:05:58 浏览: 41
这是计算数据集JB值的公式,其中:
- size表示数据集的大小(样本数量)
- skew表示数据集的偏度(skewness)
- kurt表示数据集的峰度(kurtosis)
JB值是用来检验数据集是否服从正态分布的统计量。如果JB值较小,则说明数据集比较符合正态分布;反之,如果JB值较大,则说明数据集不太符合正态分布。
相关问题
JB=size/6*(skew**2+(kurt)**2/4)中JB的临界值是多少
JB值的临界值取决于数据集的自由度(df,即样本数量减去估计的参数个数)。在实际应用中,可以使用JB统计量的p值来判断数据集是否符合正态分布。一般来说,如果p值大于0.05,则可以认为数据集符合正态分布。如果p值小于0.05,则可以认为数据集不符合正态分布。
如果需要具体计算JB值的临界值,可以使用统计软件或查找JB值的临界表。临界表中给出了不同自由度下JB值的临界值。例如,在自由度为10的情况下,JB值的临界值为18.31。但是需要注意的是,JB值的临界值并不是一个绝对的标准,而是需要结合数据集的实际情况来进行判断。
MASTERDOWN=(3*ADVERINTERVAL)+Skew_time
根据您提供的信息,我猜测这是一个计算公式。根据这个公式,MASTERDOWN的值等于3乘以ADVERINTERVAL再加上Skew_time。其中,ADVERINTERVAL可能是一个预定义的时间间隔,而Skew_time可能是时间偏差。这个公式可能用于某种系统或应用程序中,但具体含义需要更多的上下文信息才能确定。