跳转到内容

卡方分佈

本页使用了标题或全文手工转换
维基百科,自由的百科全书
(重定向自卡方分布
卡方分布
概率密度函數
累積分布函數
参数 自由度
值域
概率密度函数
累積分布函數
期望值
中位數
眾數 max{ k − 2, 0 }
方差
偏度
峰度
矩生成函数
特徵函数 [1]

卡方分布(英語:chi-square distribution[2], χ²-distribution,或寫作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。卡方分布是一种特殊的伽玛分布,是統計推論中应用最为广泛的概率分布之一,例如假說檢定置信区间的计算。

由卡方分布延伸出來皮爾森卡方檢定常用于:

  1. 樣本某性質的比例分布與母體理論分布的拟合优度(例如某行政機關男女比是否符合該機關所在城鎮的男女比);
  2. 同一母體的兩個随机变量是否独立(例如人的身高與交通違規的關聯性);
  3. 二或多個母體同一屬性的同質性檢定(義大利麵店和壽司店的營業額有沒有差距)。(詳見皮爾森卡方檢定

数学定义

k个随机变量、……、是相互独立且符合标准正态分布随机变量数学期望为0、方差为1),则随机变量Z的平方和

被称为服从自由度k卡方分布,记作

性质

可以在文章右上角的表中看到更多卡方分布的性质。

概率密度函数

卡方分布的概率密度函数为:

其中,当。这里Γ代表Gamma函数

累积分布函数

卡方分布的累积分布函数为:

其中γ(k,z)为不完全Γ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。

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

其中雙伽瑪函數

卡方變數與Gamma變數的關系

當Gamma變數 頻率(λ)為1/2時,α的2倍為卡方變數之自由度。 即:

卡方變數之期望值=自由度 卡方變數之方差=两倍自由度

可加性

由定义可得,独立卡方变量之和同样服从卡方分布。特别地,若分别独立服从自由度为的卡方分布,那么它们的和服从自由度为的卡方分布。

偏差的平方和

k个随机变量、……、是相互独立,符合标准正态分布随机变量,则它们与均值之间偏差的平方和

其中均值

它的平方正比于自由度为1的卡方分布,即

卡方分布表

p-value = 1- p_CDF.

χ2越大,p-value越小,則可信度越高。通常用p=0.05作为閾值,即95%的可信度。

常用的χ2与p-value表如下:

自由度k \ P value (概率) 0.95 0.90 0.80 0.70 0.50 0.30 0.20 0.10 0.05 0.01 0.001
1
0.004 0.02 0.06 0.15 0.46 1.07 1.64 2.71 3.84 6.64 10.83
2
0.10 0.21 0.45 0.71 1.39 2.41 3.22 4.60 5.99 9.21 13.82
3
0.35 0.58 1.01 1.42 2.37 3.66 4.64 6.25 7.82 11.34 16.27
4
0.71 1.06 1.65 2.20 3.36 4.88 5.99 7.78 9.49 13.28 18.47
5
1.14 1.61 2.34 3.00 4.35 6.06 7.29 9.24 11.07 15.09 20.52
6
1.63 2.20 3.07 3.83 5.35 7.23 8.56 10.64 12.59 16.81 22.46
7
2.17 2.83 3.82 4.67 6.35 8.38 9.80 12.02 14.07 18.48 24.32
8
2.73 3.49 4.59 5.53 7.34 9.52 11.03 13.36 15.51 20.09 26.12
9
3.32 4.17 5.38 6.39 8.34 10.66 12.24 14.68 16.92 21.67 27.88
10
3.94 4.86 6.18 7.27 9.34 11.78 13.44 15.99 18.31 23.21 29.59

参考文献

  1. ^ M.A. Sanders. Characteristic function of the central chi-squared distribution (PDF). [2009-03-06]. (原始内容 (PDF)存档于2011-07-15). 
  2. ^ chi 的读音是 /kaɪ/ ,与「開」字的普通话发音相同。

外部链接