今天香汉浩给大家分享一下卡方分布的知识，同时也会讲解一下卡方分布的计算公式。希望能解决您现在遇到的问题，具体如下：
1.什么的分布叫做卡方分布？
2.卡方分布计算公式怎么算的？
3.卡方分布的解释
卡方分布（英文：chi-square distribution[2]、-分布，或写为分布）是概率论和统计学中常用的概率分布。 k 个独立标准正态分布变量的平方和服从k 个自由度卡方分布。
标记为或。卡方分布是从正态分布构造的新分布。当自由度n较大时，分布近似于正态分布。对于**正整数x，具有k个自由度的卡方分布是随机变量X的概率分布。
卡方分布是k 个独立标准正态分布变量的平方和所服从的分布，具有k 个自由度。它可用于计算假设检验和置信区间。由其扩展的皮尔逊卡方检验非常常用。 F分布基于卡方分布。
如果n个相互独立的随机变量xi, xi, xin 均服从标准正态分布（也称标准正态分布独立同分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方构成一个新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。
卡方值的计算公式为：X2=(O-E)2/E，其中O表示观测值，E表示期望值，表示所有观测值之和。
假设有两个分类变量X和Y，其值范围分别为{x1，x2}和{y1，y2}。 2*2列联表的卡方检验也称为配对计数数据或配对四格表数据的卡方检验。根据计算卡方值的公式可以达到不同的目的。
置信区间的计算公式为：100(1-)%。如果=0.05，则置信水平为0.95或95%，后一种表达方式更常用。常用的置信区间计算方法为Pr(c1==c2)=1-。
卡方值的计算如下：假设有两个分类变量X和Y，其值范围分别为{x1，x2}和{y1，y2}。需要推断的陈述是H1：“X与Y相关”，可以通过独立性检验来检验两个变量之间是否存在相关性，并且可以更准确地给出这种判断的可靠性。
在表中填入相应的观测**和期望**。使用卡方公式计算检验统计量：（O代表观察期望，E代表期望**）。 x2=(OE)2E。注：其中x^2表示检验统计量，O表示观测**，E表示期望**。
这是一个包含n个相对独立变量的公式。则其中任意一个i=-1/ki[k11 k22 … k(i-1) (i-1) k(i 1) (i 1) … knn], (1 i n)。显然xii 由另外n-1 个变量决定，因此自由度为n-1。
1. 卡方分布（英文：chi-square distribution[2]，-分布，或写为分布）是概率论和统计学中常用的概率分布。 k 个独立标准正态分布变量的平方和服从k 个自由度卡方分布。
2、如果n个相互独立的随机变量xi, xi, xin 都服从标准正态分布（也称标准正态分布独立同分布），那么这n个随机变量服从标准正态分布的总和squares构成了一个新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。
3.卡方分布是由正态分布构造的新分布，这也体现了前面提到的正态分布的重要性。
4.答案（1）卡方分布表是根据分布数计算的，x分布曲线下方的面积均为1。但自由度不同，下方或上方面积的比例相同x 值与总面积不同。因此，一般的x表列出了x分布曲线高于某个值的自由度和概率。
