ARIMA模型残差检验中的Jarque-Bera检验，代码示例

Jarque-Bera检验用于检验样本数据是否服从正态分布。在ARIMA模型中，我们可以使用Jarque-Bera检验来检验模型残差序列是否符合正态分布。在Python中，可以使用scipy包中的jarque_bera函数进行Jarque-Bera检验。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import jarque_bera

# 假设residuals是ARIMA模型的残差序列
residuals = np.array([0.1, -0.2, 0.3, -0.4, 0.5])

# 进行Jarque-Bera检验
jb_value, p_value, _, _ = jarque_bera(residuals)

# 输出检验结果
print("Jarque-Bera检验统计量为：", jb_value)
print("p值为：", p_value)
if p_value < 0.05:
    print("残差序列不符合正态分布")
else:
    print("残差序列符合正态分布")

在这个示例代码中，我们首先定义了一个假设的残差序列residuals。然后，使用scipy.stats包中的jarque_bera函数进行Jarque-Bera检验，并将检验结果保存在jb_value和p_value变量中。最后，根据p值的大小，输出检验结果。如果p值小于0.05，则可以认为残差序列不符合正态分布；否则，残差序列符合正态分布。