[求助]面板分析中J－B检验的意义何在？

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只知道这个检验是验证误差项是否正态分布，如果说真的模型是固定或者随机效果，那么用固定或者随机效果模型估计之后，是否就应该得到一个正态分布的误差项呢？如果J－B检验出来P不够大，是否意味着用固定或者随机效果模型估计数据是错的呢？就是说这个检验是不是判断选择模型正误的必要标准？跪求指点！！

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关键词：随机效果 模型估计 正态分布 选择模型 跪求指点 检验 面板

这要看您的模型是否重视残差的正态性。

所谓的“重视”的一个重要的标准，就是模型假设残差是正态的。

倘若真是这样的话，由严格的统计观点来看，残差不仅需要通过Jarque-Bera检验，还应当通过其余的十数种参数和非参的正态性检验，即在各种检验之下的p-value都应足够的大。

当然，即使模型假设残差是正态的，有些时候，我们仍不十分看中残差的正态性，而更加关注模型的其他方面，如预测能力。那么我们仅需要它大致正态。这时可以对其尝试一些比较“弱”的检验，如卡方检验。在卡方检验下p值高的残差，换用J-B检验的话，p很有可能会降低。

[此贴子已经被作者于2008-7-21 0:09:06编辑过]

非常感谢！作业中只说古典假设，应该没到正态……谢谢！TvT

he he he

总体正太分布检验