卡方分布和t分布的方差问题!高手进!
卡方分布和t分布的方差问题!高手进!?？
2.设X服从N(0,1)Z服从自由度为N的卡方分布X和Z独立那么D(T)=E(T^2)-E(T)^2 其中E(T)=E(X/sqrt(Z/N))=E(X)*E(1/sqrt(Z/N))=0 所以D(T)=E(T^2)=E(X^2/(Z/N))=E(X^2)*E(N/Z)=N*E(X^2)*E(1/Z)其中E(X^2)=1 E(1/Z)=1/(N-2) (通过密度到此结束了？🐜😍|——🐁*。
t分布 0（n>1） n/(n-2)(n>2)F分布 n/(n-2)(n>2) 2n^2(m+n-2)/[m(n-2)^2(n-4)](n>4)
2.设X服从N(0,1)Z服从自由度为N的卡方分布X和Z独立那么D(T)=E(T^2)-E(T)^2 其中E(T)=E(X/sqrt(Z/N))=E(X)*E(1/sqrt(Z/N))=0 所以D(T)=E(T^2)=E(X^2/(Z/N))=E(X^2)*E(N/Z)=N*E(X^2)*E(1/Z)其中E(X^2)=1 E(1/Z)=1/(N-2) (通过密度到此结束了？🐜😍|——🐁*。
t分布 0（n>1） n/(n-2)(n>2)F分布 n/(n-2)(n>2) 2n^2(m+n-2)/[m(n-2)^2(n-4)](n>4)
卡方分布的期望和方差是🐂🐫--🌿：E(X)=n🤫🐟-|🐦🐗，D(X)=2n t分布🌻||😄：E(X)=0(n>1)🌚————🥍，D(X)=n/(n-2)(n>2)F(m,n)分布🍃😢|-😽🥌：E(X)=n/(n-2)(n>2)D(X)=[2n^2*(m+n-2)]/[m(n-2)^2*(n-4)](n>4)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到此结束了？🌦__😎。
卡方分布👽|😠：E(X)=n🌈🪲_-🧵🐣，D(X)=2n t分布🤬🏓_|🍀：E(X)=0(n>1)🐬⛈——*🥀，D(X)=n/(n-2)(n>2)F(m,n)分布🕷_-🍀🥋：E(X)=n/(n-2)(n>2)D(X)=[2n^2*(m+n-2)]/[m(n-2)^2*(n-4)](n>4)
关于T分布、正态分布、卡方分布的问题?？
(n/(n+1))^(1/2)/σ(Xn+1-X')~N(0,1)S/σ=nS'/(n-1)/σ nS'^2/σ^2~χ^2(n-1)--->(n/(n+1))^(1/2)(Xn+1-X')/S~t(n-1)S应该是修正的样本方差🐆——🎽，即σ的无偏估计量⛳-🙉😥，而S'是普通样本方差🐨☀️——-🐨，
样本均值的分布🤿😓|🐯*：标准化后的样本均值服从标准正态分布🦝🦃_🥉🌈，未标准化则服从t分布🦂|🧸😸。样本方差的分布🐖😩_🐆🌦：样本方差经过特定处理后🌑🌕|*😲，服从自由度为n-1的卡方分布😴*————😢🐖，注意不同自由度的差异🌲🧸————🐋。样本均值与方差的关系🙂|🐟：两者独立🐬_🦁，这在处理数据时至关重要🌔😭|😘。双正态总体的样本🐿——🎽：两个正态总体的样本方差和总体方差的比值😭-_😙，服从F是什么*🕸|🏒。
如何通俗易懂的说明t分布 和f分布和卡方分布呢??？
如何以通俗易懂的方式解析t分布🌺|——🎴🦙、f分布和卡方分布🐼-*：在统计学的世界里🐱*|-🦗，这三个分布就像三把独特的钥匙*-🖼🌞，它们分别解锁着检验数据背后的秘密😼🦜__🌦😗。首先*🐅|-🪄，我们来看t分布🤨🤿__👻🐳，它是专门为我们检验均值差异设计的🏅🧸_🦂。当你想知道两个样本的平均值是否有显著差异🐭|——☀️🦤，t分布就像你的得力助手🐯🌚_——🌸😏，告诉你数据是否偏离了预设的均值有帮助请点赞🐾————🤮。
样本容量的增加😳💮_😺🐗。t分布方差大于1是因为随着样本容量的增加😻||🦏🐉，t分布为正态分布😈😸|*🦂，方差为1🐂🕸|*，t分布接近正态分布🦚——|🧩🙊，方差大于1🥏🌒——-🐱。T分布是由正态分布和卡方分布构造而成的一个新的分布🎏🐷__🎎😩。
卡方分布、t分布和f分布各有哪些重要性质??？
卡方分布就是标准误^2分布🙀🦌——_🦏♠。多样本下分布自由度（m-1🐋🌤|👽，n-1）F分布就是方差分析🦘🥊_🎍。还可以得出一元线性回归的t检验的平方为F检验💐-🐱，并与F的方差分析等价*-_🐱。多元线性回归就是多因素方差分析等价🙉_——🐰🦠。n足够大是z或者u检验🙀——😖，或🌗————🌿🐤，t检验自由度n-1足够大t=u是一样的为正态分布🐅-🐭🐩、😜——🙊🎎，n不够大就服从t检验🦈-🐐，卡希望你能满意🐗😄|😈。
1.卡方分布是x的平方或者z的平方的分布🦑🌸-🐦；t分布其实也是平均值的分布🐒——_🐂，但是它的样本总体标准差未知才适用🙀😍-——🌔；F分布应该是方差比值的分布🧶🦇_-🤐。如果我没理解错的话🤑_🐕🦺😤。2.在参数估计中🐚_👿，卡方分布一般用于方差的区间估计🥌☘️||🌩，比如3.在假设检验中🐪👿|🎽🦟，卡方分布一般用于样本方差与总体方差的差异检验🎁🌜|——🐟，比如好了吧🐹🤢_-🎟！