卡方分布的计算公式
卡方分布的期望和方差？
卡方分布的期望和方差？
若X为随机变量，且X满足 X ～ χ 2 ( n )，则它的期望E(X)n，方差D(X)2n
卡方分布密度函数公式？
概率论中的卡方分布的密度函数是推导出来的：
通过如果总体服从正态分布N(μ,σ^2)，则(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而D[(n-1)S^2/σ^2]2(n-1)，可由此间接求出D(S^2)。
连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。作为推论，连续型随机变量在区间上取值的概率与这个区间是开zd区间还是闭区间无关。要注意的是，概率P{xa}0，但{Xa}并不是不可能事件。
卡方分布方差计算？
若X为随机变量，且X满足 X ～ χ 2 ( n ) Xsim chi ^2(n) X～χ
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(n)，则期望E(X)n，方差D(X)2n。
E(X)n
卡方分布典型模式？
一个式子中独立变量的个数称为这个式子的“自由度”，确定一个式子自由度的方法是：若式子包含有n个独立的随机变量，和由它们所构成的k个样本统计量，则这个表达式的自由度为n-k。比如中包含ξ1，ξ2，…，ξn这n个独立的随机变量，同时还有它们的平均数ξ这一统计量，因此自由度为n-1。
证明：设k1ξ1 k2ξ2 … knξn0.这是一个含有n个相对独立变量的式子。则其中任意一个ξi-1/ki[k1ξ1 k2ξ2 … k(i-1)ξ(i-1) k(i 1)ξ(i 1) … knξn]，（1≤i≤n）。显然ξi由另外n-1个变量决定，所以自由度为n-1。
卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，对于任意正整数x， 卡方分布是一个随机变量X的机率分布。
卡方计算的前提条件？
卡方是非参数检验中的一个统计量，主要用于非参数统计分析中。它的作用是检验数据的相关性，如果卡方值的显著性小于0.05，那么说明两个变量是显著相关的。
卡方分布是n个相互独立的服从标准正态分布的随机变量的平方和的分布。卡方没有负数，卡方值越大，p值就越小，越显着。(ad一bc)2n/(a十b)(c十d)(a十C)(b十d)这个公式里面abcd均是计数数据，都≥O，而(ad一bC)2犹豫有平方，所以也不会为负数。这个公式也没有负数。