简介

$\chi^2$ 分布是一种常用的连续概率分布，广泛应用于统计推断中，尤其是在方差分析、假设检验和置信区间估计中。$\chi^2$ 分布由 $k$ 个独立标准正态分布的平方和构成，其中 $k$ 是自由度。

定义

如果 ${} N_1, N_2, \ldots, N_k {}$ 是 $k$ 个独立的标准正态随机变量，即 ${} N_i \sim N(0, 1)$，则这些变量平方和的分布称为 $\chi^2$ 分布，具有 $k$ 个自由度：

$$X = \sum_{i=1}^{k} N_i^2 \sim \chi^2(k)$$

其中，$X$ 表示具有 $k$ 个自由度的 $\chi^2$ 分布随机变量。

性质

1. 自由度 (Degrees of Freedom)：
   • 自由度 $k$ 是 $\chi^2$ 分布的参数，决定了其形状。自由度越大，分布越接近正态分布。
2. 期望值 (Mean) 和 方差 (Variance)：
   • 期望值：$E(X) = k$
   • 方差：$\text{Var}(X) = 2k$
3. 形状：
   • $\chi^2$ 分布是右偏的，尤其是当自由度较小时。然而，随着自由度的增加，$\chi^2$ 分布逐渐接近正态分布。
4. 非负性：
   • $\chi^2$ 分布的值非负，因为它是若干正态分布变量的平方和。

应用

1. 方差分析 (ANOVA)：
   • $\chi^2$ 分布在方差分析中用于检验组间方差是否显著不同。
2. 假设检验：
   • $\chi^2$ 检验用于独立性检验和适合度检验。例如，卡方独立性检验用于检验两个分类变量是否独立。
3. 置信区间：
   • $\chi^2$ 分布用于构建总体方差和标准差的置信区间。

示例

卡方检验 (Chi-Squared Test)

卡方检验是基于 $\chi^2$ 分布的一种常用假设检验方法，常用于独立性检验和适合度检验。

独立性检验

用于检验两个分类变量是否独立。假设我们有一个 $2 \times 2$ 的列联表：

	事件A发生	事件A不发生	合计
事件B发生	$O_{11}$	$O_{12}$	$R_1$
事件B不发生	$O_{21}$	$O_{22}$	$R_2$
合计	$C_1$	$C_2$	$N$
我们计算期望频数 $E_{ij}$：

$$E_{ij} = \frac{R_i \cdot C_j}{N}$$

然后计算 $\chi^2$ 统计量：

$$\chi^2 = \sum_{i=1}^{2} \sum_{j=1}^{2} \frac{(O_{ij} - E_{ij})^2}{E_{ij}}$$