为何statsmodels中test_normality与jarque_bera结果不一致？

核心差异来自残差的标准化处理：

• 直接调用 sm.stats.stattools.jarque_bera(best_model_fit.resid, axis=0) 时，使用的是模型输出的原始残差序列。
• 而SARIMAX实例的 test_normality(method=None) 方法内部，会先将残差除以模型拟合得到的标准差（即best_model_fit.scale），得到标准化残差后，再执行Jarque-Bera检验。

验证方法很直接：

• 提取标准化残差：std_resid = best_model_fit.resid / best_model_fit.scale
• 对标准化残差调用检验：sm.stats.stattools.jarque_bera(std_resid, axis=0)
• 此时输出结果会和 best_model_fit.test_normality(method=None) 完全匹配。

另外需要明确：SARIMAX的resid属性本身就是模型的拟合残差（filtered residuals），这部分和test_normality内部使用的残差来源一致，差异仅在于是否做了标准化处理。查看statsmodels的SARIMAX源码，能直接看到test_normality方法里的标准化步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nihad Huseynov