Python4Finance

سنجش نرمال بودن داده ها 1 (normality test)
در اقتصاد و مالی نرمال بودن داده های یک توزیع به سه دلیل بسیار حائز اهمیت است.
اول اینکه فرض می شود بسیاری از داده ها (مانند نرخ بازده) از توزیع نرمال پیروی می کنند.
دوم اینکه جزء خطا در بسیاری از مدل های اقتصاد سنجی نرمال در نظر گرفته می شود.
سوم اینکه برای کار با داده های نرمال، مدلهای بسیار زیادی وجود دارد.
یکی از متداولترین آزمون ها برای سنجش نرمال بودن یک توزیع آزمون شاپیرو -ویلک (Shapiro-Wilk) است. این آزمون دو مقدار w و p را باز می گرداند. فرض null این است که داده نرمال است بنابراین اگر مقدار P-Value بزرگتر از 0.05 باشد فرضیه صفر یعنی نرمال بودن تایید می شود.
در مثال این پست دو توزیع تصادفی ایجاد می شود و نرمال بودن در آنها بررسی می شود.
#نرمال
#شاپیرو -ویلک
#scipy
#normality_test
#Shapiro-Wilk

پایتون برای مالی
@python4finance

❤18

www.tg-me.com/nl/Python4Finance/com.python4finance/828

4.5K viewsedited  Apr 29, 2022 at 19:23

سنجش نرمال بودن داده ها 1 (normality test)
در اقتصاد و مالی نرمال بودن داده های یک توزیع به سه دلیل بسیار حائز اهمیت است.
اول اینکه فرض می شود بسیاری از داده ها (مانند نرخ بازده) از توزیع نرمال پیروی می کنند.
دوم اینکه جزء خطا در بسیاری از مدل های اقتصاد سنجی نرمال در نظر گرفته می شود.
سوم اینکه برای کار با داده های نرمال، مدلهای بسیار زیادی وجود دارد.
یکی از متداولترین آزمون ها برای سنجش نرمال بودن یک توزیع آزمون شاپیرو -ویلک (Shapiro-Wilk) است. این آزمون دو مقدار w و p را باز می گرداند. فرض null این است که داده نرمال است بنابراین اگر مقدار P-Value بزرگتر از 0.05 باشد فرضیه صفر یعنی نرمال بودن تایید می شود.
در مثال این پست دو توزیع تصادفی ایجاد می شود و نرمال بودن در آنها بررسی می شود.
#نرمال
#شاپیرو -ویلک
#scipy
#normality_test
#Shapiro-Wilk

پایتون برای مالی
@python4finance

BY Python4Finance