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　　均值（mean）：是表示一组数据集中趋势的统计指标，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。

　　方差（variance）：是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。在统计学中是标准的二阶中心距，在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

　　偏度（skewness）：是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。在统计学中是标准的三阶中心距，度量关于其均值的对称性。

　　峰度（kurtosis）：又称峰态系数，是反映概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。在统计学中是标准的四阶中心距，峰度反映了峰部尖度和尾部厚度。

　　JB 正态性检验，是 Jarque 和 Bera 两个人将单独的偏度 t 检验和峰度 t 检验融合在一起而建立的正态性检验原理。

　　下载的股票数据的 6 个维度包含:开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、调整的收盘价。研究股票收益率是股票投资分析最基本的操作，股票收益率通常简化为股票价格对数变化来表示，股票价格使用调整后的收盘价。

　　可以看到新浪股票数据的密度函数有明显的高峰厚尾现象，与正态分布有明显的差别，显然不是正态分布的。

　　可以得到新浪股票收益率的各种基本统计结果： nobs(数据个数)、Mean（均值）、Median（中位数）、Sum（总和）、Variance（方差）、Stdev（标准差）、Skewness（偏度）、Kurtosis（峰度）。 mean=0.003,接近于0，也就是说新浪股票收益率具有比较明显的向0集中的趋势。 Variance=0.001，接近于0，也就是说新浪股票收益率的离散程度较小，不分散。 Skewness=0.462, 明显不等于0，也就是说新浪股票收益率是非对称分布的。 Kurtosis=14.101 ，明显大于3，也就是说新浪股票收益率存在明显的高峰厚尾现象。

　　检验统计量 JB=1122.8358，p2.2e-160.05，也就是说在5%的显著性水平上拒绝新浪股票收益率服从正态分布函数的原假设，即新浪股票收益率不服从正态分布。

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