Normallik için istatistiksel testler
Hissenin getiri dağılımının normalliğiyle ilgili yargından gerçekten emin olmak için, yalnızca basıklık (kurtosis) veya çarpıklığa (skewness) bakmak yerine gerçek bir istatistiksel test kullanmalısın.
scipy.stats içindeki shapiro() fonksiyonunu kullanarak getiriler üzerinde Shapiro-Wilk normallik testini çalıştırabilirsin. Bu fonksiyon iki değerden oluşan bir liste döndürür. İlk değer testin t-istatistiğidir, ikinci değer ise p-değeridir. p-değerini, verinin normalliği hakkında bir yargıya varmak için kullanabilirsin. p-değeri 0,05’e küçük veya eşitse, normallik boş hipotezini güvenle reddedebilir ve verinin normal dağılmadığını varsayabilirsin.
Önceki egzersizden clean_returns çalışma alanında hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Portföy Risk Yönetimine Giriş
Egzersiz talimatları
scipy.statsiçindenshapiroyu içe aktar.clean_returnsüzerinde Shapiro-Wilk testini çalıştır.- p-değerini
shapiro_resultsdemetinden (tuple) çıkar.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import shapiro from scipy.stats
from ____ import ____
# Run the Shapiro-Wilk test on the stock returns
shapiro_results = ____
print("Shapiro results:", shapiro_results)
# Extract the p-value from the shapiro_results
p_value = ____
print("P-value: ", p_value)