贾奎-伯拉检验结果

贾奎-伯拉检验（Jarque-Bera test）是一种用于检验数据是否符合正态分布的统计检验方法。该检验方法的原假设是数据符合正态分布。

下面是一个使用Python进行贾奎-伯拉检验的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成一组随机样本数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 进行贾奎-伯拉检验
jb_value, jb_p_value = stats.jarque_bera(data)

# 打印检验结果
print("Jarque-Bera test statistic:", jb_value)
print("p-value:", jb_p_value)

上述代码中，首先使用numpy.random.normal函数生成了一组服从正态分布的随机样本数据。然后使用scipy.stats.jarque_bera函数进行贾奎-伯拉检验，返回的jb_value是检验统计量的值，jb_p_value是对应的p值。最后，将检验结果打印输出。

根据贾奎-伯拉检验的原假设，如果p值较大，则接受原假设，即数据符合正态分布；如果p值较小，则拒绝原假设，即数据不符合正态分布。