卡方分布和正态分布

一个关于正态分布和卡方分布的应该选C,由题意可算出X+Y~N(0,3),X+Y/根号3~N(0,1),他的平方就服从于卡方分布

正态分布与卡方分布的联系卡方分布是基于正态分布建立起来的

关于T分布、正态分布、卡方分布的问题(n/(n+1))^(1/2)/σ(Xn+1-X')~N(0,1)S/σ=nS'/(n-1)/σnS'^2/σ^2~χ^2(n-1)--->(n/(n+1))^(1/2)(Xn+1-X')/S~t(n-1

卡方分布的n大于多少时可用正态分布近似,为什么可用正态分布近似卡方分布若n个相互独立的随机变量ξ1,ξ2,…,ξn,均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布）,则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和∑ξi∧2构成一新的随机变量,

卡方分布什么时候可用正态分布近似n大于多少时.为什么可用正态分布近似卡方分布正态分布公式都不会出现a、b,只会出现均值和方差σ^2.二项分布即n应该是在做正态总体方差的区间估计时候用到的卡方分布（X平方）.这里的a

卡方分布和t分布的方差问题!一、定义：N个服从正态分布（均值为0,方差为1）的独立随机变量的平方和X服从自由度为N的卡方分布.证明D(X)=2N二、定义：假设X服从均值为0方差为1的正态分布,Z服从自由度为N的卡方分布,如果X和Z独立,那么

证明N个正态分布(u,sigma^2)的平方和服从卡方分布.写起来太麻烦了,链接是WIKI的,从自由度1到N的都有若n个相互独立的随机变量ξ1，ξ2，…，ξn，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随

t分布和正态分布有什么不同联系：随看自由度增大t分布趋近于标准正态分布；当n>30时二者相差很小；当n→∞时二者重合.区别：①正态分布是与自由度无关的一条曲线；t分布是依自由度而变的一组曲线.②t分布较正态分布顶部略低而尾部稍高.t分布是依

由正态分布随机变量求大概是卡方分布的一种分布的概率密度函数X1,X2...Xn是服从正太分布N(0,θ)的随机样本,求Y=∑1,n(Xi)的概率密度函数求详细过程啊!谢谢!由于独立的正态分布的线性组合仍服从正态分布,所以Y=∑1,n(Xi)

我们知道,n个服从标准正态分布的随机变量的平方和服从卡方分布；那n个服从非标准正态分布的随机变量的平方和服从什么分布?你代换一下变量就可以了:标准正态是N(0,1),非标准是N(u,∑),那么n个和的均值就是u^2

X服从正态分布,为什么（X1+X2）^2/2服从自由度为1的卡方分布,依题意,X1、X2均服从标准正态分布(X1+X2)/√2服从N（0,1）相当于只有1个标准正态分布的平方,所以自由度为1的卡方分布x1~N(0,1)x2~N(0,1)可由

证明标准正态分布的a/2上侧分位点的平方等于n=1的卡方分布a上侧分位点N(0,1)X^2~χ2(1)卡方分布a上侧分位点P(X^2

抽样分布中正态分布和t分布的使用条件正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）,是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力.若随机变量

二项分布和t分布的极限分布都是正态分布?实际上,只要样本容量足够大,任何数据的分布都趋向正态分布.是的，可以在google上搜索limitingdistributionofbinomial和limitingdistributionoftdi

卡方分布和f分布有什么关系?设U~X2(n1),X2(n2),且U、V独立,则有F=(U/n1)/(V/n2)X2(n)指卡方分布

谁有泊松分布和正态分布的查询表格阿?泊松分布数值表：http://202.113.29.3/~gdsxjxb/wlkj/windows/artsmath/chapter3/fl1.htm标准正态分布表：http://site.ntvc.ed

证明标准正态分布上分位点α与卡方分布关系：χ²(1)~U_(α/2)^2关于上分位点α一直就不太懂,定义是这样的P(X>Uα)=α.首先,Uα是什么?随便一个数加了α脚标就行么?不是的话,Uα和α的关系是什么? 另

关于正态分布的累计分布函数和逆累积分布函数的问题求正态分布的累计分布函数和逆累积分布函数的表达式,要具体的.=NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)注：cumulative设为TRUE即为累计分布函

正态分布,标准正态分布,t分布的关系联系:随看自由度增大t分布趋近于标准正态分布;当n>30时二者相差很小;当n→∞时二者重合区别:①正态分布是与自由度无关的一条曲线t分布是依自由度而变的一组曲线.②t分布较正态分布顶部略低

抽样分布（X^2分布,t分布和F分布）为什么用上分位点?而标准正态分布却是下分位点?一般来讲,正态分布和t分布用的是双侧分位点,因为他们的图像是对称的,统计推断时原假设的拒绝域应该看作对称地存在于密度函数的两侧,即：统计量（严格上应该是枢轴