卡方分布表和计算公式(
卡方分布计算公式怎么算的??？
卡方公式是🌑_🌞：H0😮🐹|🌧*：总体X的分布函数为F(x).如果总体分布为离散型*-🙁，则假设具体为✨|🎨：H0*|——🍁：总体X的分布律为P{X=xi}=pi😐🦥-|🐳，i=1🤯_——🎿🐸，2🌔_🦄*，..🌻🕸|_🧨🐞；当H0为真时😈|🦥，n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi/n与概率pi应很接近🦫🌘-🧧，当H0不真时🤑😦——🙄，则fi/n与pi相差很大🦄🌷__🐞。在0假设成立的情况下服从自由度为k-1的卡是什么🦁——🎇🎍。
根据卡方分布的定义可知🏆——-⚡️🦬：∑(Xi-μ)2/σ2服从Χ2(n)分布X*服从正态分布N(μ,σ2/n)🌞|-🦬，则(X*-μ)/ (σ/n1/2) 服从标准正态分布N(0,1)∑(Xi-μ)2/σ2 =(1/σ2)∑[(Xi- X*)2+μ2- X*2-2XiX*+2Xiμ]=(1/σ2)∑(Xi-X*)2+(1/σ2)∑(μ2-X*2+2XiX*-2还有呢？
卡方公式是🌑_🌞：H0😮🐹|🌧*：总体X的分布函数为F(x).如果总体分布为离散型*-🙁，则假设具体为✨|🎨：H0*|——🍁：总体X的分布律为P{X=xi}=pi😐🦥-|🐳，i=1🤯_——🎿🐸，2🌔_🦄*，..🌻🕸|_🧨🐞；当H0为真时😈|🦥，n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi/n与概率pi应很接近🦫🌘-🧧，当H0不真时🤑😦——🙄，则fi/n与pi相差很大🦄🌷__🐞。在0假设成立的情况下服从自由度为k-1的卡是什么🦁——🎇🎍。
根据卡方分布的定义可知🏆——-⚡️🦬：∑(Xi-μ)2/σ2服从Χ2(n)分布X*服从正态分布N(μ,σ2/n)🌞|-🦬，则(X*-μ)/ (σ/n1/2) 服从标准正态分布N(0,1)∑(Xi-μ)2/σ2 =(1/σ2)∑[(Xi- X*)2+μ2- X*2-2XiX*+2Xiμ]=(1/σ2)∑(Xi-X*)2+(1/σ2)∑(μ2-X*2+2XiX*-2还有呢？
卡方分布公式🧩🌴-😱🎉：f(x)=12πδexp(−(x−μ)22δ2)🏉🦜-🐷，若n个相互独立的随机变量ξ₁🤭🎁——😼🐄，ξ₂😜_|🙊🧶，..🐆🍃——|🌔，ξn😼😋-——🎄🕊，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布）🖼🪲|_🐷🎾，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量😙--😕，其分布规律称为卡方分布🐈🌺|-🏅。确定一个式子等我继续说🪅🦊_——🐵😹。
卡方公式是🦛🦕|-🐳🐂：H0🐓🎍-——🙈🐇：总体X的分布函数为F(x).如果总体分布为离散型🐣🎇|🃏，则假设具体为H0🥏|_🌴🌙：总体X的分布律为P{X=xi}=pi😎|_🐈，i=1♣🌚_——🐂🐇，2🤠🌹-——🦣🦛，..当H0为真时🦥🐃-🐜，n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi/n与概率pi应很接近🦠*——*，当H0不真时🦓-🐸🌏，则fi/n与pi相差很大🧸🙊——|🐲🪰。在0假设成立的情况下服从自由度为k-1的卡方等会说🐃_😭🌨。
卡方分布的方差公式怎么推导??？
k 个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k 的卡方分布🐽——-🌑🍃，卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算🐤_——🌩😆。正态分布的密度函数的特点是🦩🐯-——🐈⬛🌓：关于μ 对称🎉|——🐈，在μ 处达到最大值🦅_🍁🤢，在正（负）无穷远处取值为0🎋😄-🐲，在μ±σ 处有拐点🌙🌻-🤫☘️。它的形状是中间高两边低😍_🤫，图像是一条位于x 轴上方的钟形还有呢？
2🎁_👿🪆、假设有两个分类变量X和Y🎏_*🐲，它们的值域分别为{x1, x2}和{y1, y2}🐍|🌻🎎。2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验⛳🕊_|😅，根据卡方值计算公式的不同😞🐇-🐌🦫，可以达到不同的目的🦩👺-🕷。当用一般四格表的卡方检验计算时🐂————🦓🐁，卡方值=n（ad-bc)^2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]🧸🐰_⛅️，此时用于等会说🐷_-🐋。
卡方公式是什么?？
1.专用公式😟——|🐕：若四格表资料四个格子的频数分别为a,b,c,d,则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),自由度v=（行数-1）（列数-1）2.应用条件🏒🦕————🐵：要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5.当样本含量大于40但理论频数有小于5的情况时卡方值后面会介绍🙀🙊——*。
卡方值=Σ[(观察值- 期望值)?/期望值]🦍-🧨🌈。1😑|_😏*、其中🌤🐳|_🥏🦨，Σ 表示对所有号码的卡方值求和🦅🦎-_🐤。2🐡🐚_🐺🐉、卡方检验又称独立性检验*😧|🦄🐜，是由数学家卡尔·皮尔逊发明的用于检验两变量是否相关的假设检验方法😴-|🌘。其基本思想是统计样本的实际频数与理论频数的吻合程度🐁-——🥇，主要应用于定类数据和定类数据之间的关系分析🐈⬛🐔_|🦚🐏，即我们常说的好了吧🤿|——😋！
如何通过卡方分布计算样本的卡方值??？
1.确定观察频数和期望频数🎰-——🥌🦅：首先🦨_🌿🐈，我们需要收集数据并计算每个类别的观察频数（实际观察到的次数）和期望频数（根据理论或预期计算出的次数）😃🐕|_🪰。2.计算卡方统计量🎣|🎎🦛：卡方统计量是观察频数与期望频数之差的平方和除以期望频数的和🤗🎍————🐸😌。公式为🎎🐂-*：卡方统计量=Σ[(观察频数-期望频数)^2/期望频数]3.查找卡方分布表后面会介绍🌥_🦔。
计算χ2= ∑[(│O-E│-1/2)2/E]=0.79 注意当行列为2X2时🌗——|🐕，要用这个修正公式🦢|_🍃🪅。自由度为（2-1）（2-1）1🦡|🤥，查表发现0.79是个非常小的数🐇|-😥🌎，所以它们之间没有显著差异🏸🤭——🥇。而由于它们的差异如此之小⛳😅||🤕💀，可以把它们合并成一个组🐈🎃||😎🦮，去跟对照不跑步的比较🦅🦈-|🐫。组是否总数对照14（22.58）40等我继续说♠|-🐵😚。