卡方分布自由度为5,x=11时求p值

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 20:54:06
卡方分布自由度为5,x=11时求p值
如何用matlab再一张图上画出不同自由度的卡方分布,F分布.B分布?

PDFDensityfunctionforaspecifieddistribution.Y=PDF(NAME,X,A)returnsanarrayofvaluesoftheprobabilityden

遗传学中自由度的定义卡方检验里自由度值如何确定,

统计学上的自由度(degreeoffreedom,df),是指当以样本的统计量来估计总体的参数时,样本中独立或能自由变化的资料的个数,称为该统计量的自由度.例如,在估计总体的平均数时,样本中的n个数全

《概率论题目求解》已知随机变量X服从自由度为n的t分布,则随机变量X方的服从的分布是?...

明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所以平方后,分子是

(遗传学高手请进) 卡方检验中,若自由度n=1,则其公式为?

X^2=∑(O-E)^2/E其中O是实际值,E是理论值,好久没用到了这个了..

卡方分布如何求自由度设X1,X2,X3,X4是来自正太总体N(0.4)的简单随机样本,X=a(X1-2X2)^2+b(3

自由度肯定是2,就是可以转化成两个标准正太分布的平方之和,a,b都是来让后边的两个分布都等于标准正太分布的.再问:我自己已经做出来了,不过分还是给你好了……

卡方检验 自由度为1,计算出的卡方值是55.77062523,P值是8.14394E-14 说明什么?

不知道你是什么情况下的卡方检验,卡方值很大,P值非常小,8.14394乘以十的负十四次方,推翻零假设.要么是N组样本量不相等,或者不同类别样本量不相等,不知道你的具体情况.

概率统计:已知随机变量X服从自由度为3的t分布,则X的平方服从什么分布?

楼上真是扯淡啊.明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所

z服从自由度为n的卡方分布,那么2z也服从自由度为n的卡方分布?

你觉得可能吗……相当于卡方中每个正态分布乘以了根号2倍,就不是标准正态分布了应该说是(2z)/2服从卡方

设随机变量X服从自由度为k的t分布,证明随机变量Y=X^2服从自由度为(1,k)的F的分布

因为X~t(k),由定义可令X=A/根号下B/k,其中A~N(0,1),X^2(k)分布Y=X^2=A^2/(B/k),因为A~N(0,1),所以A^2~X^2(k)Y=(A^2/1)/(B/K),则

matlab求积分X服从自由度为3的卡方分布,Y=sqrt(X),求Y的期望,有人能编写这个程序吗,或者告诉数学求法.

先把你要表达的东西用数学式子完整写出来.再问:卡方分布的密度函数在matlab中可以用chi2pdf(x,3)来求解,Y=sqrt(X),matlab的表达式为f=sqrt(x)*chi2pdf(x,

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

X服从自由度为3的卡方分布 ,从总体中抽取n个样本,为什么 X1+X2+X3服从自由度为9的卡方分布

是这样子的,X服从于自由度为3的卡方分布,则有X=x1^2+x2^2+x3^2从X里抽出三个样本,则X1,X2,X3都有上面X=·····的表达式.根据卡分分布的可加性,3*3=9.则有,X1+X2+

X^2分布和t分布内容中,有一个自由度的概念,

t分布只有一个参数,叫做自由度;在自由度大于30的情况下,t分布的曲线就很接近正态分布了,这点是很重要的性质.也是因此许多t分布表不列出自由度大于30时的t值.

T分布的平方服从什么分布(自由度为3)

参数为(1,3)的F分布再问:怎么做的?再答:就把t分布写出来,然后平方一下套公式就行了

自由度为n的卡方分布,t分布,F(m,n)分布的期望和方差是多少

卡方分布:E(X)=n,D(X)=2nt分布:E(X)=0(n>1),D(X)=n/(n-2)(n>2)F(m,n)分布:E(X)=n/(n-2)(n>2)D(X)=[2n^2*(m+n-2)]/[m

设总体X服从自由度为m的伽方分布,(X1,X2...Xn)是其中一个样本,求样本均值的密度函数

1.由伽方分布的性质有:\x0dY=X1+X2+...+Xn服从自由度为nm的伽方分布,记其密度为fY(t).\x0d2.样本均值Z=Y/n,Z的分布函数记为FZ(z)=P{Z<=z}=P{Y&