卡方分布的定义与概率密度的计算

这篇博客介绍了当多个独立的标准正态分布随机变量平方和时,其形成的χ2分布。χ2分布的概率密度函数被详细给出,特别地,它在y>0时的概率密度为(1/2)^{n/2}

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定义:

X1,…,XnX_{1}, \ldots, X_{n}X1,,Xn 相互独立, 都服从标准正态分布 N(0,1)N(0,1)N(0,1) , 则称随机变量:χ2=X12+X22+⋯+Xn2\chi^{2}=X_{1}^{2}+X_{2}^{2}+\cdots+X_{n}^{2}χ2=X12+X22++Xn2 所服从的分布为自由度为 nnnχ2\chi^{2}χ2 分布记为 χ2∼χ2(n)\chi^{2} \sim \chi^{2}(\boldsymbol{n})χ2χ2(n) .

概率密度:

χ2(n)\chi^{2}(n)χ2(n) 分布的概率密度为 p(y)={(1/2)n2Γ(n2)yn2−1e−y2,y>00, 其他. p(y)=\left\{\begin{array}{cc} \frac{(1/2)^{\frac{n}{2}}}{ \Gamma\left(\frac{n}{2}\right)} y^{\frac{n}{2}-1} \mathrm{e}^{-\frac{y}{2}}, & y>0 \\ 0, & \text { 其他. } \end{array}\right.p(y)={Γ(2n)(1/2)2ny2n1e2y,0,y>0 其他


2021年7月2日11:05:56

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