ची वर्ग वितरण कहाँ से आता है?

2024 लेखक: Miles Stephen | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:36

NS ची - वर्ग वितरण है k स्वतंत्र, शून्य-माध्य, इकाई-विचरण गाऊसी यादृच्छिक चर के वर्गों के योग के रूप में प्राप्त किया जाता है। इसका सामान्यीकरण वितरण कर सकते हैं अन्य प्रकार के गाऊसी यादृच्छिक चरों के वर्गों का योग करके प्राप्त किया जा सकता है।

इसके अलावा, ची वर्ग वितरण का मानक विचलन क्या है?

जब df> 90, the ची - वर्ग वक्र लगभग सामान्य वितरण . X∼χ21, 000 X 1, 000 2 के लिए माध्य, Μ=df=1, 000 = d f = 1, 000 और मानक विचलन , σ=√2(1, 000) σ = 2 (1, 000) ।

उदाहरण सहित ची वर्ग वितरण क्या है? NS ची - वर्ग वितरण NS ची स्क्वायर वितरण है वितरण इन यादृच्छिक के योग का नमूने चुकता . स्वतंत्रता की डिग्री (के) की संख्या के बराबर हैं नमूने संक्षेप किया जा रहा है। के लिये उदाहरण , अगर आपने 10. लिया है नमूने सामान्य से वितरण , फिर डीएफ = 10.

क्या ची स्क्वायर सामान्य रूप से वितरित किया जाता है?

ए का मतलब ची स्क्वायर वितरण इसकी स्वतंत्रता की डिग्री है। ची स्क्वायर वितरण सकारात्मक रूप से तिरछा है, स्वतंत्रता की बढ़ती डिग्री के साथ तिरछा घट रहा है। जैसे-जैसे स्वतंत्रता की डिग्री बढ़ती है, ची स्क्वायर वितरण दृष्टिकोण a सामान्य वितरण.

ची स्क्वायर हमें क्या बताता है?

NS ची - वर्ग परीक्षण का उद्देश्य यह परीक्षण करना है कि यह कितनी संभावना है कि एक मनाया वितरण संयोग के कारण है। इसे "फिट की अच्छाई" आँकड़ा भी कहा जाता है, क्योंकि यह मापता है कि डेटा का मनाया गया वितरण उस वितरण के साथ कितनी अच्छी तरह फिट बैठता है, जो कि चर स्वतंत्र होने पर अपेक्षित है।