服从卡方分布的条件是 什么叫服从卡方分布

这个题目不难,倒是不好输入啊:(n-1)S²/σ² = (n-1) * 1/(n-1) * Σ (Xi-X')² / σ² = Σ ( Xi - X' / σ )² 上面Σ后面就是标准化Xi的过程,就是括号里面服从正态分布(X'表示样本均值) 说明它服从 参数为n 的卡方分布

如果有教育心理统计书籍的话看一下便知.下面的网址也有解释,还有教学视频.www.nuist.edu/courses/tjx/zhang04/d0402021.htm另外对于这个问题我不知道你是想了解卡方分布的特点还是进行卡方检验的应用条件,公式打不出来,简单说一下分布特点吧:1.是一族正偏态分布.随n的大小不同,分布曲线形状不同,n或n-1越小,分布偏斜,df很大时,接近正态分布,为无穷大是卡方分布就是正态分布.2.卡方都是正值.3.卡方分布的和也是卡方分布.卡方分布具有可加性.4.如果df>2时,卡方分布的平均数=df,方差=2df.5.卡方分布是连续型分布,但也些离散型的分布也近似于卡方分布.

若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……、ξn ,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量,其分布规律称为卡方分布.

判断方法如图,卡方分布由正态分布推出.答案无误,x的均值等于1,所以BD都是卡方分布.B错在:当分布中的EX(均值)确定,分布的自由度n将降1.(自由度是通过样本统计量来估计总体参数时必须涉及的一个基本概念,指的是计算样本统计量时能自由取值的数值个数.当做t检验时,是用样本方差去对总体方差进行估计.需要变量减去观测样本的均值,故而样本中只有n-1个自由取值.确定了n-1个数,基于均值,第n个数就确定了.所以一般来讲,丧失的自由度数目也就是需要估计的参数的数目,或者约束条件的数目.)

不是样本方差服从(n-1)卡方分布,是(n-1)S2/σ2服从(n-1)卡方分布,这个证明需要用到矩阵知识,我们只需要记住这个定理即可,因为即使你看懂了高深的证明对理解也是徒劳,实在有兴趣的话可以参看“浙江大学 概率论与数理统计 第四版 ”(高等教育出版社)课本的第145页下面的附录中证明

由于独立的正态分布的线性组合仍服从正态分布,所以Y=∑1,n(Xi)仍服从正态分布.EY=0,DY=D∑1,n(Xi)=∑1,n(DXi)=nθ;于是 Y~N(0,nθ)

1.随机样本数据; 2.卡方检验的理论频数不能太小. 两个独立样本比较可以分以下3种情况: 1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40,用Pearson卡方进行检验. 2.如果理.

若n个相互独立的随机变量ξ1,ξ2,…,ξn ,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和∑ξi∧2构成一新的随机变量,其分布规律称为χ2(n)分布(chi-square distribution),其中参数 n 称为自由度,自由度不同就是另一个χ2分布,正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样.χ2分布的密度函数比较复杂这里就不给出了,同学们也不用去记了.卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布,这也正反映了前面所说的正态分布的重要性.

t分布的分子服从N(0, 1),分母服从卡方分布除以自由度再开方,所以是这个样子.由于假设 B1=0,所以分子为图片显示的形式,除以标准差就是t分布的统计量.

1.设X=Y1^2+Y2^2+Y3^2+.+YN^2 其中Yn都是独立的而且服从N(0,1) 那么X服从自由度为N的卡方分布 那么D(X)=D(Y1^2)+D(Y2^2)+.+D(YN^2) 因为Yn独立 =2N 因为D(Yn^2.