Testen auf Normalverteilung: Der Jarque-Bera-Test
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A.3. Empirische Analysen 65JB JB U AD LIL CV M P EA SFBeta(3,2) n = 10 0.014 0.014 0.008 0.006 0.006 0.012 0.012n = 20n = 50n = 100n = 200n = 400Students t (5df) n = 10n = 20n = 50n = 100n = 200n = 400Gamma(2,1) n = 10n = 20n = 50n = 100n = 200n = 400Log-Normal n = 10n = 20n = 50n = 100n = 200n = 400Tabelle A.2: Powervergleich bei 500 Replikationen, α = 0.1. Zur leichteren Interpretationder <strong>Test</strong>ergebnisse sind die effizientesten <strong>Test</strong>s in den einzelnen Kategoriendurch Fettdruck hervorgehoben. Die Grafiken zeigen Dichten der entsprechendenVerteilungen (durchgezogene Linien) im Vergleich zur normiertenund zentrierten <strong>Normalverteilung</strong> (gestrichelte Linien).Numerische Ergebnisse der Analysen im Powervergleich der <strong>Test</strong>statistikenJB, AD und SF innerhalb verschiedener CN-Verteilungen:
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