如何画卡方分布图
用spss画卡方分布图和F分布图,求高手!?？
plot(x,y,type="l",col="red",main="自由度为6的卡方分布图")x=seq(0,6,0.05)y=df(x,4,20)plot(x,y,type="l",col="red",main="自由度为4和20的F分布图")希望对你有帮助😬——🐸，统计人刘得意🤯__🐝⛳，
代入并用卡方检验计算相对于该分布的偏差😽🏵_🪆😰。实践中我们对于一组样本数据🤡🙉|🤢💀，计算所有常见分布的偏差值🎯🌓|😓🧨，选取偏差最小的分布做为该样本的拟合结果🌺|🦢🐨。另外*🐚-|🍁，从QQ图直观上看*|-🤨🌻，该分布做为拟合结果描绘出的曲线必须近似为接近参考线的直线🦂🦩-🐱🦢，否则我们就将数据拆分为多个部分进行分段的拟合（如对终端请求包大小的拟合）..
plot(x,y,type="l",col="red",main="自由度为6的卡方分布图")x=seq(0,6,0.05)y=df(x,4,20)plot(x,y,type="l",col="red",main="自由度为4和20的F分布图")希望对你有帮助😬——🐸，统计人刘得意🤯__🐝⛳，
代入并用卡方检验计算相对于该分布的偏差😽🏵_🪆😰。实践中我们对于一组样本数据🤡🙉|🤢💀，计算所有常见分布的偏差值🎯🌓|😓🧨，选取偏差最小的分布做为该样本的拟合结果🌺|🦢🐨。另外*🐚-|🍁，从QQ图直观上看*|-🤨🌻，该分布做为拟合结果描绘出的曲线必须近似为接近参考线的直线🦂🦩-🐱🦢，否则我们就将数据拆分为多个部分进行分段的拟合（如对终端请求包大小的拟合）..
plot(denstiy(a))
写卡方值🐬-🪀，p值就可以了🐚🌳_——🥊。交叉表分析😯_|*🦅，可以说是卡方检验🐙🪲|🌞。从样本可以看成是*🪱|——🦄；25啦🎽♦-_🐆，所以呢🐟——|🐗，看上面那个卡方就可以😿😘_——🐔🤭，chi-square就是说的卡方值🌱_🦝，3.481🦋😹|🐒🤠，df自由度为1.而P=0.065所以采用0.05的置信水平🐺——🐾。这个没有达到显著性水平*🐃|——🦇，表明没有差异的🌲——🤓🧩。基本原理卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推有帮助请点赞🍂——🦜。
用R软件画卡方分布,F分布,t分布的程序语言分别是什么?？
分布函数*-——🏈：p打头curve(pt(x, 2), -3, 3) 自由度为2的t分布😨🐑|🦄🪅，x在-3到3 curve(pf(x, 2,2), 0, 5) 自由度为2,2的F分布😐🦡——-🪶，因为F恒正🐳😛__🌸🍀，所以x取0到5 密度函数🪅——|🪆🥈：d打头curve(dt(x, 2), -3, 3) 自由度为2的t分布😟-_🧵，x在-3到3 curve(df(x, 2,2), 0, 5) 自由度为2,有帮助请点赞🐸🐇_🦖🌼。
图的形状😯————🤩：u决定了对称轴😋🐟|🎲🪅，方差决定离散程度🦑_*🦉，方差越大代表数据越分散🐆🐑_😽🐳，曲线越扁2. 多维正态分布3. 卡方分布twoway function chi3=chi2den（3🦈||🤡，x）😳🙂——🐇，range（0 20）|function chi5=chi2den（5🐂🌗_☘️，x）🤩——🦌♦，range（0 20）lp（dash）ytitle（概率密度）含义🦇*-🌛：同时画出自由度为3和5的等会说🎉*——_☹️。
《极简统计学》-帮你快速入门统计学?？
事实是统计学家们已经证明了下面的统计量W也是一个卡方分布🐲——🪴，只不过自由度不是样本数据数n,而是n-1,(其中): 这里不用考虑如何证明W是自由度为n-1的卡方分布🐁🪲————🐹😆，直接去使用这一结论即可🐜——💀。我们有样本方差的公式😩——-🐉： 从而可以推导出🐦🦆|——🐤： 因为W是自由度为n-1的卡方分布🖼🥀-_🐵🕊，通过对w的95%置信区间的估计就可以得到一个不等式🐂-|😽，还有呢？
首先🐾*——_🐫🐼，总体的数据会服从某种分布🐕🦺😁——-😏，而抽取的样本构成的总体😣|🤗😬，会服从某种抽样分布😥——🍀。老师上课讲的主要是🥉__🐂： 总体分布🏓_🦖：『正态分布』抽样分布🐄🐣|🦔：『t 分布』『卡方分布』『F 分布』为什么主要讲『正态分布』 1. 因为自然状态下🐸————🐆🐈，大多数数据都服从正态分布😸🤕_🦎🦠。从正态总体中抽取样本🪲_——🦚🐡， 样本均数也服从正态分布🐷🦋_🌨😇。2. 即是什么🌾🐩-😘🦊。
...画红框的地方具体是怎么来的?我知道是卡方分布,但是不会用。_百度...
n个独立同分布的标准正态随机变量的【平方】的和是自由度为n的卡方分布🐔————😤。这里x/3~N（0*🐷|——🦠🐺，1）*🎫-|😅🏵，应该是(X_1^2+是什么🐼♠|_😍。X_9^2)/9~chisq（9）
然后*|😓，使用离散与离散变量相关性分析的方法来分析相关性🦌_🦎*。2⚡️_😊🦝、箱形图使用画箱形图的方法🦟🐷——🥀🦨，看离散变量取不同值🦟*|*，连续变量的均值与方差及取值分布情况😭*-|🎮🌧。如果🏒_🐓，离散变量取不同值🎆🦍_😚，对应的连续变量的箱形图差别不大🦄--🦑，则说明😄-🥉🐦，离散变量取不同值对连续变量的影响不大😲|🦌*❄，相关性不高🐏🦊_——🌻😸；反之🌕_🐏🕊，相关性高🐒🦊-_🐺。