Skip to main content
Global

11.1: حقائق حول توزيع تشي سكوير

  • Page ID
    198830
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    الترميز الخاص بتوزيع مربع كاي هو:

    \[\chi \sim \chi_{d f}^{2}\nonumber\]

    أين\(df\) = درجات الحرية التي تعتمد على كيفية استخدام مربع chi. (إذا كنت ترغب في التدرب على حساب احتمالات مربع كاي، فاستخدم\(df = n - 1\). يتم حساب درجات الحرية للاستخدامات الرئيسية الثلاثة بشكل مختلف.)

    بالنسبة\(\chi^2\) للتوزيع، يكون متوسط عدد السكان هو\(\mu = df\) والانحراف المعياري للسكان هو\(\sigma=\sqrt{2(d f)}\).

    يظهر المتغير العشوائي كـ\(\chi^2\).

    المتغير العشوائي لتوزيع مربع كاي\(k\) بدرجات الحرية هو مجموع المتغيرات العادية القياسية المربعة\(k\) المستقلة.

    \[\chi^{2}=\left(Z_{1}\right)^{2}+\left(Z_{2}\right)^{2}+\ldots+\left(Z_{k}\right)^{2}\nonumber\]

    1. المنحنى غير متماثل ومنحرف إلى اليمين.
    2. هناك منحنى مربع كاي مختلف لكل\(df\) (\(\PageIndex{1}\)).
    3. دائمًا ما تكون إحصائيات الاختبار لأي اختبار أكبر من أو تساوي الصفر.
    4. عندما\(df > 90\) يقترب منحنى مربع كاي من التوزيع الطبيعي. بالنسبة\(\chi \sim \chi_{1,000}^{2}\) للمتوسط،\(\mu = df = 1,000\) والانحراف المعياري،\(\sigma=\sqrt{2(1,000)}=44.7\). لذلك\(\chi \sim N(1,000,44.7)\)، تقريبًا.
    5. المتوسط\(\mu\)، يقع فقط على يمين الذروة.
    يُظهر الجزء (أ) منحنى مربع كاي بدرجتين من الحرية. إنه غير متماثل وينحرف لأسفل باستمرار. يُظهر الجزء (ب) منحنى مربع كاي بمقدار 24 df. هذا المنحنى غير المتماثل له ذروة وينحرف إلى اليمين. توضح الرسوم البيانية أن درجات الحرية المختلفة تنتج منحنيات مربع كاي مختلفة.
    الشكل\(\PageIndex{1}\)