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什么是卡方分布?

发布时间:2010-11-19 17:45 作者:互联网 来源:钢铁智库
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卡方分布(Chi-square Distribution)卡方分布 是什么  卡方分布 (χ2分布)是概率论与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和置信区间

卡方分布(Chi-square Distribution)

卡方分布 是什么

  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和置信区间的计算。

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

X=sum_{n=1}^k Z_n^2

被称为服从自由度为 k 的卡方分布,记作

X sim chi^2(k)

卡方分布的特征

  卡方分布的概率密度函数为:

f_k(x)= frac{(1/2)^{k/2}}{Gamma(k/2)} x^{k/2 - 1} e^{-x/2}

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:

F_k(x)=frac{gamma(k/2,x/2)}{Gamma(k/2)}

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:

H = int_{-infty}^infty f(x)ln(f(x)) dx = frac{k}{2} + ln lef<em></em>t( 2 Gamma lef<em></em>t( frac{k}{2} right) right) + lef<em></em>t(1 - frac{k}{2}right) psi(k/2)

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: r.v. Y = chi^2 lef<em></em>t(Uright) = Gamma lef<em></em>t( frac{U}{2} , frac{1}{2}right)

E lef<em></em>t( chi^2 lef<em></em>t(Uright) right) = E lef<em></em>t( Y right) = frac{alpha}{lambda} = frac{frac{U}{2}}{frac{1}{2}} = U

Var lef<em></em>t( chi^2 lef<em></em>t(Uright) right) = Var lef<em></em>t( Y right) = frac{alpha}{lambda^2} = frac{frac{U}{2}}{lef<em></em>t(frac{1}{2}right)^2} = 2U

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x in [0; +infty),
概率密度函数frac{(1/2)^{k/2}}{Gamma(k/2)} x^{k/2 - 1} e^{-x/2},
累积分布函数(cdf)frac{gamma(k/2,x/2)} {Gamma(k/2)},
期望值k,
中位数大约k − 2 / 3,
众数k-2, ifkgeq 2,
方差2,k,
偏态sqrt{8/k},
峰态12/k,
熵值frac{k}{2}!+!ln(2Gamma(k/2))!+! (1!-!k/2)psi(k/2)
动差生成函数(mgf)(1-2,t)^{-k/2},2t<1,
特征函数(1-2,i,t)^{-k/2},

备注:数据仅供参考,不作为投资依据。
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