卡方分布

卡方分布(Chi-square Distribution)

目录

  • 1 什么是卡方分布
  • 2 卡方分布的数学定义
  • 3 卡方分布的特征
  • 4 卡方变数与 Gamma变数的关系

什么是卡方分布

  卡方分布 (χ2分布)是概率论统计学中常用的一种概率分布。k 个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验置信区间的计算。

卡方分布的数学定义

  若k 个随机变量Z1、……、Zk 相互独立,且数学期望为0、方差为 1(即服从标准正态分布),则随机变量X

被称为服从自由度为 k 的卡方分布,记作

卡方分布的特征

  卡方分布的概率密度函数为:

其中x≥0, 当x≤0时fk(x) = 0。这里Γ代表Gamma 函数。


  卡方分布的累积分布函数为:

其中γ(k,z)为不完全Gamma函数

在大多数涉及卡方分布的书中都会提供它的累积分布函数的对照表。此外许多表格计算软件如OpenOffice.org Calc和Microsoft Excel中都包括卡方分布函数。

卡方分布可以用来测试随机变量之间是否相互独立,也可用来检测统计模型是否符合实际要求。

自由度为 k 的卡方变量的平均值是 k,方差是 2k。 卡方分布是伽玛分布的一个特例,它的熵为:

其中ψ(x) 是 Digamma function。

卡方变数与 Gamma变数的关系

  当Gamma变数频率(λ)为1/2 时,α 的2倍为卡方变数之自由度(Degree of freedom)

即:

卡方变数之期望值=自由度卡方变数之方差=两倍自由度

  卡方分布

参数k > 0, 自由度
值域,
概率密度函数,
累积分布函数(cdf),
期望值k,
中位数大约k − 2 / 3,
众数k-2, if,
方差2,k,
偏态,
峰态12/k,
熵值
动差生成函数(mgf),2t<1,
特征函数,
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