卡方分布：修订间差异
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若随机变量<math>X_1、...、X_n</math>相互独立，且都服从标准[[正态分布]]，即<math>X_1 \sim N(0,1),...,X_n \sim N(0,1)</math>，则称这些随机变量的平方和Q | |||
{{公式| |<math>Q = \sum_{i=1}^n X_i^2 </math> }} | |||
是服从自由度为的n的<math>\chi ^ 2</math>分布。通常记作<math> Q \sim\ \chi^2(n)</math>或<math> Q \sim\ \chi^2_n</math>。 | |||
===概率密度函数=== | |||
<math>\chi^2(n)</math>的概率密度函数为： | |||
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0, & x \leq 0 | |||
\end{array}\right. </math>||式中，Γ代表Gamma函数。}} | |||
==计算== | |||
==性质== | |||
==卡方检验== | ==卡方检验== | ||
==卡方分布表== | |||
==资源== | ==资源== | ||
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*[https://zh.wikipedia.org/wiki/卡方分布 维基百科：卡方分布] | *[https://zh.wikipedia.org/wiki/卡方分布 维基百科：卡方分布] | ||
*[https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/af8f95fc-c9f8-4525-911f-1ce70d1fcd8a 机器之心：卡方] | *[https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/af8f95fc-c9f8-4525-911f-1ce70d1fcd8a 机器之心：卡方] | ||
[[分类:统计学]] | |||
[[分类:数据分析]] | |||
2021年6月4日 (五) 04:20的最新版本
卡方分布（chi-square distribution），或写作[math]\displaystyle{ \chi ^ 2 }[/math]分布，是一种常见的连续型概率分布。[math]\displaystyle{ \chi }[/math]是第22个希腊字母，英语名称chi，读音与“开”相同。
简介
时间轴
基本
定义
若随机变量[math]\displaystyle{ X_1、...、X_n }[/math]相互独立，且都服从标准正态分布，即[math]\displaystyle{ X_1 \sim N(0,1),...,X_n \sim N(0,1) }[/math]，则称这些随机变量的平方和Q
| [math]\displaystyle{ Q = \sum_{i=1}^n X_i^2 }[/math] | ||
是服从自由度为的n的[math]\displaystyle{ \chi ^ 2 }[/math]分布。通常记作[math]\displaystyle{ Q \sim\ \chi^2(n) }[/math]或[math]\displaystyle{ Q \sim\ \chi^2_n }[/math]。
概率密度函数
[math]\displaystyle{ \chi^2(n) }[/math]的概率密度函数为：
| 卡方概率密度函数 | [math]\displaystyle{ f_{n}(x)=\left\{\begin{array}{cc} \frac{1}{2 \Gamma(n / 2)}\left(\frac{x}{2}\right)^{\frac{n}{2}-1} e^{-\frac{x}{2}}, & x\gt 0 \\ 0, & x \leq 0 \end{array}\right. }[/math] | |
| 式中，Γ代表Gamma函数。 | ||