卡方分布计算器


卡方分布计算器是一种用于计算卡方分布概率的工具。这种分布通常用于统计学中检验两个变量的独立性。计算器采用自由度和显著性水平来计算卡方分布的概率。



视图:

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分布参数:
自由度
f(x)=1x0.252πe(ln(x))220.252,x>0
平均值 1.0317
方差 0.0687
SD 0.262

选择计算器类型

P( ≤ X ≤ )
结果:
Area (概率) P(0.2<X<0.7)=0.5000
样本大小: 样本数量:

Samples Sample

卡方分布是一种概率分布,用于检验两个变量的独立性。它在统计学中通常用于分析数据并确定两个变量之间是否存在关系。该分布的特征在于其自由度,即数据集中独立变量的数量。卡方分布计算器是一种有助于计算卡方分布概率的工具,使分析和解释统计数据变得更加容易。

什么是卡方分布?

卡方分布是一种概率分布,用于确定在样本中观察到某组值的可能性。它通常用于统计分析,以确定样本是否代表较大的总体,或检验两个样本来自同一总体的假设。

该分布以希腊字母 chi (χ) 命名,用于表示分布。该分布的特征在于一个参数,称为自由度,它决定了分布的形状。

卡方分布是一种连续分布,这意味着它可以取一定范围内的任意值。该分布通常用于模拟随机变量的行为,这些变量是其他随机变量的平方和。

卡方检验

概述

卡方检验是一种统计检验,用于确定分类数据的观测频率和预期频率之间是否存在显著差异。它用于分析将变量分类的数据。该检验基于卡方分布,这是一种描述标准正态偏差平方和分布的概率分布。

计算检验统计量

要计算卡方检验统计量,需要将每个类别的观测频率与该类别的预期频率进行比较。将观测频率与预期频率之间的差值取平方,除以预期频率,然后对所有类别求和。这样就得出了卡方值。

寻找临界值

临界值是用于确定卡方值是否显著的值。它取决于显著性水平和自由度。自由度是类别数减一。临界值可以在卡方分布表中找到。

解释结果

如果卡方值大于临界值,则拒绝零假设。零假设是观察到的频率和预期频率之间没有显著差异。p 值也可以根据卡方值和自由度计算出来。p 值是假设零假设成立,获得与观察值一样极端或更极端的卡方值的概率。如果 p 值小于显著性水平,则拒绝零假设。

总之,卡方检验是一种统计检验,用于确定分类数据的观察频率和预期频率之间是否存在显著差异。它涉及计算卡方检验统计量、查找临界值和解释结果。该检验在分析将变量分类的数据时很有用。