卡方分布方差推导(
卡方分布的方差怎么推导 -
卡方分布的方差怎么推导介绍如下：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)。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”，确定一个式子希望你能满意。
卡方分布的方差怎么推导介绍如下：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)。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”，确定一个式子希望你能满意。
1、设X=Y1^2+Y2^2+Y3^2+等我继续说。+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)+等我继续说。+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)!等我继续说。
设标准正态分布的密度函数φ(y)=[1/√(2π)]e^(-y²/2)E(Yn^4)=∫[-∞→+∞] y^4φ(y) dy =[1/√(2π)]∫[-∞→+∞] y^4e^(-y²/2) dy =(1/2)[1/√(2π)]∫[-∞→+∞] y³e^(-y²/2) d(y²)=[1/√(2π)]∫[-∞→+后面会介绍。
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变成了希望你能满意。
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)
卡方分布的方差为2n 如何证明? -
设X服从N(0, 1)，我们计算D(X^2)，即证明D(卡方(1))=2 (1)用平方关系来算，D(X^2)=E(X^4)-[E(X^2)]^2 得先算E(X^4)设f(x)是N (0, 1)的密度函数，求E(X^4)，∫x^4*f(x)dx=∫x^3 *xf(x)dx ，因为xf(x)的原函数恰是 -f(x)分部积分∫x^3 *xf(好了吧！
分布 期望 方差卡方分布 n 2n 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)
卡方分布的方差 D(X^2)=2n 如何理解? -
设X服从N(0, 1)，我们计算D(X^2)，即证明D(卡方(1))=2，用平方关系来算，D(X^2)=E(X^4)-[E(X^2)]^2，得先算E(X^4)。只不过这里的概率值是值以上分布曲线以下的概率。由于分布概率表中要列出很多分布的概率值，所以分布中所给出的P 值就不像标准正态分布中那样给出了400等会说。
当总体服从正态分布且样本量足够大时（通常是n ≥ 30），样本方差可以近似地服从自由度为n-1 的卡方分布。这是由于在这种情况下，样本方差的计算涉及到样本观测值与样本均值之间的差异，而差异的平方和可以表示为多个独立正态随机变量的和，从而遵循卡方分布。需要注意的是，当总体不服从正态分布或到此结束了？。