Python 为什么Jarque Bera测试正确值只返回0？

我测试jarque_bera的代码如下：

for x in data.columns.values:
    print(x, "-", stats.jarque_bera(data[x]))

结果是

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这是否意味着我的数据帧的所有列都没有标准化？

jarque_bera测试正在测试零假设，即您的值以相同的正态分布偏度和峰度分布

发生的情况是，对于每个测试，您的测试统计数据都足够大，以至于p值非常小，因此python只显示0。Scipy使用

cdf

来计算p值，该值仅限于

e-16

。使用

sf

可以给出小数，直到它下溢为止

from scipy import stats

stats.chi2.cdf(1154.1959249402914, 2)  
#1.0

# scipy reported p-value
1 - stats.chi2.cdf(1154.1959249402914, 2)
#0.0

# This function gives us decimals
stats.chi2.sf(1154.1959249402914, 2)
#2.3417438136962163e-251

---

它不是真的0，但是p值非常小，它只显示0。无论采用哪种方法，您都可以轻松地拒绝零假设，即您的变量具有相同的正态分布的偏度和峰度。（请注意，这与“normalized”不同，后者通常具有与值的某些缩放相关的其他含义。）好的，谢谢！我也是这么想的这是一个统计问题而不是编程问题，不是吗？此外，不鼓励使用屏幕截图来共享信息，并且只应在绝对必要时进行。