jb检验python

JB检验（Jarque-Bera Test）是一种用于检验数据是否服从正态分布的统计检验方法。在Python中，可以使用scipy库中的stats模块进行JB检验的计算。

在引用中的代码中，通过调用stats.jarque_bera(x)可以计算给定数据x的JB统计量和p值。其中，JB统计量表示数据是否与正态分布的偏度和峰度相匹配，p值表示数据服从正态分布的概率。

在引用中的代码中，定义了一个自定义函数self_JBtest，通过计算样本的偏度、峰度和JB统计量，最后返回JB统计量和p值。该函数也可以用于检验数据是否服从正态分布。

在引用中的代码中，通过调用stats.jarque_bera(y_normal)和stats.jarque_bera(y_unknow)分别对正态样本和随机样本进行JB检验，并输出JB统计量和p值。

因此，要进行JB检验，可以使用scipy库中的stats模块中的jarque_bera函数，传入相应的数据，即可得到JB统计量和p值。