随机分布

卡方分布简介

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。
对于任意正整数k自由度为 k卡方分布是一个随机变量X的机率分布。卡方分布

特点

χ2分布在一象限内,呈正偏态,随着参数 n 的增大,χ2分布趋近于正态分布。
χ2分布的均值为自由度 n,记为 Eχ2=n,这里符号“E”表示对随机变量求均值;χ2分布的方差为2倍的自由度(2n),记为 Dχ2=2n,这里符号“D”表示对随机变量求方差。从χ2分布的均值与方差可以看出,随着自由度n的增大,χ2分布向正无穷方向延伸(因为均值n越来越大),分布曲线也越来越低阔(因为方差2n越来越大)。
χ2分布具有可加性:若有K个服从χ2分布且相互独立的随机变量,则它们之和仍是χ2分布,新的χ2分布的自由度为原来K个χ2分布自由度之和。表示为:
χ2分布是连续分布,但有些离散分布也服从χ2分布,尤其在次数统计上非常广泛

性质

(1)卡方分布曲线下的面积都是1;
(2)卡方值都是正值;
(3)卡方分布是一个正偏态分布;
(4)不同的自由度决定不同的卡方分布,自由度越小,分布越偏斜。
posted @ 2013-03-12 13:32  boys2012  阅读(817)  评论(0编辑  收藏  举报