1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
Connected

演習

正規性の統計的検定

株式リターン分布の正規性を本当に自信を持って判断するには、尖度や歪度を見るだけでなく、統計的検定を用いる必要があります。

scipy.stats の shapiro() 関数を使うと、株式リターンに対して Shapiro-Wilk の正規性検定を実行できます。この関数は2つの値をタプルで返します。1つ目は検定統計量（t統計量）、2つ目はp値です。p値を使ってデータの正規性を判断できます。p値が 0.05 以下 であれば、正規性という帰無仮説を棄却し、データは非正規分布であるとみなして問題ありません。

前の演習で作成した clean_returns はワークスペースで利用できます。

指示

100 XP
  • scipy.stats から shapiro をインポートします。
  • clean_returns に対して Shapiro-Wilk 検定を実行します。
  • shapiro_results タプルから p値を取り出します。