spark MLlib 概念 3：卡方分布（chi-squared distribution）

最新推荐文章于 2020-07-02 20:38:59 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/zwCHAN/p/4265752.html

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#人工智能 #大数据

本文介绍了卡方分布的基本概念及其数学定义。当多个独立的标准正态分布随机变量的平方和形成新的随机变量时，该变量服从特定的卡方分布。文中还提到了卡方分布的一个参数——自由度k，它决定了分布的形态。

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spark MLlib 概念 3：卡方分布（chi-squared distribution）

数学定义[编辑]

若k个随机变量 $Z_1$ 、……、 $Z_k$ 是相互独立，符合标准正态分布的随机变量（数学期望为0、方差为1），则随机变量Z的平方和

X=\sum_{i=1}^k Z_i^2

被称为服从自由度为 k 的卡方分布，记作

X\ \sim\ \chi^2(k) \,

\ X\ \sim\ \chi^2_k

Definition[edit]

If Z₁, ..., Z_k are independent, standard normal random variables, then the sum of their squares,

Q\ = \sum_{i=1}^k Z_i^2 ,

is distributed according to the chi-squared distribution with k degrees of freedom. This is usually denoted as

Q\ \sim\ \chi^2(k)\ \ \text{or}\ \ Q\ \sim\ \chi^2_k .

The chi-squared distribution has one parameter: k — a positive integer that specifies the number of degrees of freedom (i.e. the number of Z_i’s)

来源： <http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_distribution>

（应用原理没搞懂）

来自为知笔记(Wiz)

posted on 2015-02-01 17:00 过雁阅读( ...) 评论( ...) 编辑收藏

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