8.5: 卡方分布

Chi-square Distribution
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Chi-square Distribution
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01:10 min
April 30, 2023

Overview

如何确定宾果数字是否均匀分布,或者某些数字是否出现的频率更高?或者,如果不同年龄段的人喜欢的电影类型不同,或者咖啡机每次分配的咖啡量大致相同。这些问题可以通过进行假设检验来解决。一种可用于查找此类问题答案的分布称为卡方分布。卡方分布可用于独立性检验、拟合优度检验和单方差检验。

卡方分布的属性如下:

  1. 曲线是非对称的,并且向右倾斜。
  2. 每个自由度 (df) 都有不同的卡方曲线。
  3. 任何检验的检验统计量始终大于或等于零。
  4. df > 90 时,卡方曲线近似于正态分布。
  5. 均值 μ 位于山峰的右侧。

本文改编自 11.1 关于卡方分布的事实 – 统计学 OpenStax

简介

Transcript

考虑一个正态分布的总体,从中抽取几个大小为 n 的独立样本,并计算样本方差。结果分布称为卡方分布。卡方分布用于估计总体方差和标准差。

与正态分布和 t 分布不同,卡方分布向右偏斜。

但是,分布曲线的形状因每个自由度而异,其中自由度数通常为 n 减 1。

随着自由度的增加,曲线的对称性接近正态分布的对称性。在自由度大于 90 时,卡方分布大致类似于正态分布。

如您所见,卡方检验统计量可以大于或等于零,但绝不会为负。

此分布在独立性检验、拟合优度检验和单方差检验中具有广泛的应用。

Key Terms and definitions​

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