Y
F T ra n sf o
A B B Y Y.c
bu to re he C
lic
k
he k lic C w.
om
w
w
w
w
rm
y
ABB
PD
re
to
Y
2.0
2.0
bu
y
rm
er
Y
F T ra n sf o
ABB
PD
er
Y
и e1 ,K , en — остатки, полученные при оценивании модели. Если распределение ошибок действительно является нормальным, то значения выборочного коэффициента асимметрии близки к нулю, а значения выборочного коэффициента эксцесса близки к 3. Существенное отличие выборочного коэффициента асимметрии от нуля указывает на несимметричность (относительно нуля) графика функции плотности распределения ошибок («скошенность» распределения). Существенное отличие от 3 выборочного коэффициента эксцесса указывает на не характерные для нормального распределения «островершинность» (при значении этого коэффициента, большем трех) или излишнюю «сглаженность» (при значении этого коэффициента, меньшем трех) графика функции плотности распределения ошибок. При нарушении условия нормальности распределения ошибок значения статистики JB имеют тенденцию к возрастанию. Поэтому гипотеза нормальности ошибок отвергается, если значения этой статистики «слишком велики», а именно, если JB > c 12-a ( 2) , где c 12-a (2) — квантиль распределения c 2 (2) , соответствующая уровню 1 - a . Замечание. Критерии Дарбина-Уотсона и ГолдфелдаКвандта являются точными, в том смысле, что они непосредственно учитывают количество наблюдений n . В противоположность этому, критерий Жарка-Бера является асимптотическим критерием: распределение статистики JB хорошо приближается распределением c 2 (2) только при большом ко-
23
w.
A B B Y Y.c
om