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夢女孩儿
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徐珊珊11

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自由度为n-1的t分布 的平方等于自由度(1,n-1)F分布。

自由度为m-1的卡方/n-m-1的卡方分布为(m-1,n-m-1)daoF分布。

实际上t分布就是 自由度 1的卡方/自由度为n-1的卡方分布。

恩就是这样了,想象t检验的平方不就是( x平均-总体平均u)^2/标准误^2。

标准误^2服从自由度n-1卡方分布。

(x平均-总体平均u)服从自由度(2-1)=1的卡方分布,so (n-1)自由度t^2=F自由度(1,n-1)。

n足够大 t分布近似u分布,及正态分布。

2组样本下n不够大t分布为自由度(1,n-1)F分布。

卡方分布就是标准误^2分布。

多样本下分布自由度(m-1,n-1)F分布就是方差分析。

还可以得出一元线性回归的t检验 的平方为F检验,并与F的方差分析等价。

多元线性回归就是多因素方差分析等价。

n足够大是z或者u检验,或,t检验自由度n-1足够大t=u是一样的为正态分布、,n不够大就服从t检验,卡方检验是对标准误的平方检验,信息量小于t检验;

所以精确性小于t检验,这就是为什么计数资料结果是率0-1之间并且方差大,用t检验或u检验需要样本大,所以用卡方检验只看方差时就可以检验,但是卡方检验的精确性差了,加强精确性可以用logistic回归。

扩展资料:

表中所给值直接只能查单侧概率值,可以变化一下来查双侧概率值。例如,要在自由度为7的卡方分布中,得到双侧概率为所对应的上下端点可以这样来考虑:双侧概率指的是在上端和下端各划出概率相等的一部分,两概率之和为给定的概率值,这里是,因此实际上上端点以上的概率为,用概率查表得上端点的值为16,记为(7)=16。下端点以下的概率也为,因此可以用查得下端点为,记为(7)=。

则先在第一列找到自由度 18,然后看这一行可以发现与 30 接近的有与,它们所在的列是与,所以要查的概率值应于介于与之间,当然这是单侧概率值,它们的双侧概率值界于与之间。如果要更精确一些可以采用插值的方法得到,这在正态分布的查表中有介绍。

参考资料来源:百度百科-卡方分布

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淡蓝喵喵喵

卡方分布实际上是比率检验的进一步延伸。1,利用卡方分布确定是否拒绝虚无假设。2,卡方应用于适合型检验,根据一个分类标准(变量),将一个事件总体划分为k类,考察k类中每一类的次数分布f是否符合某一理论次数分布的检验。3,卡方独立性检验:依照两个分类标准,将观察对象划分为rxe个类别得到的实际次数分布是否显示这两个分类标准是具有相互独立性的检验。(您都不给分的....)

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小梅0429

卡方分布(英语:chi-square distribution[2], χ²-distribution,或写作χ²分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。k个独立的标准正态分布变量的平方和服从自由度为k的卡方分布。

卡方分布是一种特殊的伽玛分布,是统计推断中应用最为广泛的概率分布之一,例如假设检验和置信区间的计算。

卡方分布在共同使用卡方检验用于拟合优度的观测分布为理论之一,独立的分类的两个标准定性数据,并在用于人口区间估计标准偏差a的来自样本标准差的正态分布。许多其他统计检验也使用这种分布,例如Friedman 的按秩方差分析。

由卡方分布延伸出来皮尔逊卡方检验常用于:

1、样本某性质的比例分布与总体理论分布的拟合优度(例如某行政机关男女比是否符合该机关所在城镇的男女比);

2、同一总体的两个随机变量是否独立(例如人的身高与交通违规的关联性);

3、二或多个总体同一属性的同素性检验(意大利面店和寿司店的营业额有没有差距)。(详见皮尔逊卡方检验)

计算方法

p-value = 1- p_CDF.

χ2越大,p-value越小,则可信度越高。通常用p=作为阈值,即95%的可信度。

因此,由于适当自由度(df)的累积分布函数(CDF)给出了获得比该点更不极端的值的概率,因此从 1 中减去 CDF 值给出p值。低于所选显着性水平的低p值表示统计显着性,即有足够的证据拒绝零假设。显着性水平 通常用作显着和不显着结果之间的分界点。

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