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Test de Jarque Bera avec NA

Je souhaite effectuer un test Jarque-Bera avec le package tseries sur un data.frame avec environ 200 colonnes mais cela ne fonctionne pas avec les valeurs NA.

Mon data.frame ressemble à ceci:

library(tseries)
JB <- lapply(2:6, function(i) jarque.bera.test(d1[,i]))

Sortie:

Time x1 x2 x3 x4 x5
1 2019-02-15 NA 30 NA 30 12
2 2019-02-16 NA 19 23 28 18
3 2019-02-17 17 22 22 23 17
4 2019-02-18 29 20 27 24 16
5 2019-02-19 27 11 21 10 30
6 2019-02-20 10 24 26 17 26

J'ai essayé:

d1 <- structure(list(Time=structure(17942:17947, class="Date"),
                      x1=c(NA, NA, 17L, 29L, 27L, 10L), 
                      x2=c(30L, 19L, 22L, 20L, 11L, 24L), 
                      x3=c(NA, 23L, 22L, 27L, 21L, 26L), 
                      x4=c(30L, 28L, 23L, 24L, 10L, 17L), 
                      x5=c(12L, 18L, 17L, 16L, 30L, 26L)),
                      row.names=c(NA, 6L), class="data.frame")

mais cela me donne le message d'erreur suivant:

Erreur dans jarque.bera.test (d1 [ i]): NA en x

De plus, JB n'a pas fonctionné .

Les NA ne sont qu'au début de la série chronologique. Je cherche donc un moyen d'ignorer les NA au début de la série chronologique.

Merci!

r statistics time-series hypothesis-test

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3 Réponses :

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Vous pouvez essayer d'utiliser cette version du test Jarque Bera des DescTools, qui permet de supprimer NA (il s'agit d'une fusion du jarque.bera.test des packages tseries).

lapply(2:6, function(i) DescTools::JarqueBeraTest(x = d1[,i], method="chisq", na.rm=TRUE))

Dans votre cas:

JarqueBeraTest(x, robust = TRUE, method = c("chisq", "mc"), N = 0, na.rm = FALSE)

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Voici une solution possible en utilisant la bibliothèque R tseries:

library(tseries)

# remove NAs
d1.cc <- d1[complete.cases(d1),]

# form time series
d1.cc.ts <- ts(d1.cc)

# run jarque.bera.test
JB <- lapply(1:nrow(d1.cc), function(i) jarque.bera.test(d1.cc.ts[i,]))

Vérifiez que les résultats JB sont raisonnables.

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Ici, l'implémentation de Matrix Test de Jarque-Bera conviendrait également:

col_jarquebera(d1[,-1])

   obs   skewness kurtosis df  statistic    pvalue
x1   4 -0.2686809 1.406646  2 0.47125566 0.7900747
x2   6 -0.2249531 2.602041  2 0.09019679 0.9559034
x3   5  0.2436883 1.396859  2 0.58491604 0.7464266
x4   6 -0.6027177 2.139432  2 0.54841298 0.7601751
x5   6  0.5090893 1.854664  2 0.58712051 0.7456043

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