卡方分布的均值和方差怎么算(
卡方分布的方差公式怎么推导??？
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 个独立的标准正态等我继续说🤡🦒-_😜。
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)🐷🐇——🌷。简介我们常常把一个式子中独立变量的个数称为这个式子的“自由度”😟🎑_——🦛，确定一个式子说完了🌪-——🐯。
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 个独立的标准正态等我继续说🤡🦒-_😜。
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)🐷🐇——🌷。简介我们常常把一个式子中独立变量的个数称为这个式子的“自由度”😟🎑_——🦛，确定一个式子说完了🌪-——🐯。
均值的期望=原期望均值的方差=原方差/n
样本均值的期望是n🀄🃏-🐽🤑，方差是2/n*🐼__🙁。设X1X2还有呢？Xn为来自总体X的样本🦙🌿-_🌕，总体X服从参数为λ的指数分布*——🐙🦎，即X~f（x🐽-|🐸，λ）λexp（λx）求X（1）和X（n）Xn为来自总体X的样本🪄|🦗🏒，总体X服从参数为λ的指数分布🀄——🦊✨，即X~f（x🤔🦈-*🌾，λ）λexp（λx）求X（1）和X（n）设X1X2还有呢？Xn为来自总体X的样本还有呢？
卡方分布的方差怎么算?D[χ^2(n-1)]=2(n-1) 请问为什么??？
先求Xi^2的方差🦆__🌲🎍。Xi是正态分布🦬🧧|——🖼。D(Xi^2)=E(Xi^4)-(E(Xi^2)^2
简单计算一下即可🐹🤔——-🐏🦍，答案如图所示😁🤬||🐇🦉，
卡方检验具体怎么计算?？
卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度🙂_-☁️🥀，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小😏-🐦，卡方值越大🤑-🦚，越不符合🐾🌤-_🌳，偏差越小🌿——_🐂🪱，卡方值就越小🐫-😶，越趋于符合🐫🎗_|🐏🐵，若量值完全相等时😿🎴|😥✨，卡方值就为0🦌_🎋😑，表明理论值完全符合🥊🐿-🦒🦡。为什么从正态总体中抽取出的样本的方差服从χ2分布在抽样是什么🌹🐷_🦘。
如果总体服从正态分布N(μ,σ^2)🐾🌳__*，则(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布🐘--🦂🐥，从而D[(n-1)S^2/σ^2]=2(n-1)😦__😿。如果给出的是具体几个数值🐊🐫|🌻🐿，那么就先求出均值然后根据公式🤓🎳-🌻：方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数🎮☄️_🤠，即s²=(1/n)[(x1-x_)²+(x2-x_)²+等会说🦚🐳-*😈。.
卡方分布和t分布的方差问题!高手进!?？
或者可以直接计算卡方分布的方差很好计算因为自由度为N的卡方分布其实是系数为N/2,1/2的Gamma分布而Gamma函数的性质让我们很容易计算出X的任何阶期望具体方法是😾_🙁🌼：X的n次方期望就是密度函数乘x^n积分这时你把x^n放进密度函数你的积分函数里面就得到x的N/2-1+n次方也就是说系数从N/2变成了有帮助请点赞🐺——-🦅😭。
1👹🌸_🥈、设X=Y1^2+Y2^2+Y3^2+还有呢？+YN^2 其中Yn都是独立的而且服从N(0,1)那么X服从自由度为N的卡方分布那么D(X)=D(Y1^2)+D(Y2^2)+还有呢？+D(YN^2) 因为Yn独立=2N 因为D(Yn^2)=E(Yn^4)-E(Yn^2)=3-1=2 其中标准正态分布的四阶期望是3🐸——🎃🌺，要么通过公式得出E(Y^n)=(2n)!