Să presupunem că există mai multe variabile aleatorii distribuite normalizate normal: X1. X2, ..., Xn (ai = 0, # 963; i = 1). Apoi, suma pătratelor lor
este o variabilă aleatoare distribuită conform așa-numitei legi chi-square cu k = n grade de libertate; dacă sumele sunt legate de o anumită relație (de exemplu), atunci numărul de grade de libertate k = n - 1.
Densitatea acestei distribuții
Aici este funcția gamma; în special, Γ (η + 1) = η.
În consecință, distribuția chi-pătrat este determinată de un parametru - numărul de grade de libertate k.
Observația 1. Pe măsură ce numărul de grade de libertate crește, distribuția chi-pătrat se apropie treptat de distribuția normală.
Notă 2. Folosiți distribuția de distribuție „chi-square“ determinat de mulți alții, întâlnite în practică, de exemplu, distribuția variabilei aleatoare - (. X1, X2, ..., Xn) lungimea vectorului aleator, coordonatele care sunt independente și distribuite normal.
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: