借助statsmodels.jarque_bera()方法，我们可以得到jarque bera检验的正态性，它是基于偏度和峰度的检验，并且具有渐近分布。
用法：statsmodels.jarque_bera(residual, axis)
返回：Return the jarque bera test statistics, pvalue, skewness, and the kurtosis.
范例1：
在这个例子中，我们可以通过使用statsmodels.jarque_bera()方法，我们可以使用此方法获取jarque bera测试统计信息，pvalue，偏度和峰度。
# import numpy and statsmodels
import numpy as np
from statsmodels.stats.stattools import jarque_bera
g = np.array([1, 2, 3])
# Using statsmodels.jarque_bera() method
gfg = jarque_bera(g)
print(gfg)输出：
(0.28125, 0.8688150562628432, 0.0, 1.5)
范例2：
# import numpy and statsmodels
import numpy as np
from statsmodels.stats.stattools import jarque_bera
g = np.array([1, 2, 3, -1, -2, -3])
# Using statsmodels.jarque_bera() method
gfg = jarque_bera(g)
print(gfg)输出：
(0.5625000000000003, 0.7548396019890072, 0.0, 1.4999999999999996)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 statsmodels.jarque_bera() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。