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我在互联网上找到了这段代码,它比较了正态分布和不同学生分布:
x <- seq(-4, 4, length=100)
hx <- dnorm(x)
degf <- c(1, 3, 8, 30)
colors <- c("red", "blue", "darkgreen", "gold", "black")
labels <- c("df=1", "df=3", "df=8", "df=30", "normal")
plot(x, hx, type="l", lty=2, xlab="x value",
ylab="Density", main="Comparison of t Distributions")
for (i in 1:4){
lines(x, dt(x,degf[i]), lwd=2, col=colors[i])
}
library(quantmod)
getSymbols("^NDX",src="yahoo", from='1997-6-01', to='2012-6-01')
daily<- allReturns(NDX) [,c('daily')]
dailySerieTemporel<-ts(data=daily)
ss<-na.omit(dailySerieTemporel)
最佳答案
如果您只关心知道您的数据是否是正态分布的,您可以应用 Jarque-Bera 检验。此测试表明在 null 下您的数据是正态分布的,请参阅详细信息 here .您可以使用 jarque.bera.test
执行此测试功能。
library(tseries)
jarque.bera.test(ss)
Jarque Bera Test
data: ss
X-squared = 4100.781, df = 2, p-value < 2.2e-16
library(fBasics)
basicStats(ss)
ss
nobs 3776.000000
NAs 0.000000
Minimum -0.105195
Maximum 0.187713
1. Quartile -0.009417
3. Quartile 0.010220
Mean 0.000462
Median 0.001224
Sum 1.745798
SE Mean 0.000336
LCL Mean -0.000197
UCL Mean 0.001122
Variance 0.000427
Stdev 0.020671
Skewness 0.322820
Kurtosis 5.060026
ss
峰度过大,偏度不为零。这是 Jarque-Bera 测试的基础。
plot(density(ss, kernel='epanechnikov'))
set.seed(125)
lines(density(rnorm(length(ss), mean(ss), sd(ss)), kernel='epanechnikov'), col=2)
关于r - 尝试比较两个分布,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11820591/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!