卡方分布

χ2=X12+X22+...+Xn2\chi^2=X_1^2+X_2^2+...+X_n^2

其中XiX_i是独立同分布的标准正态分布。

χ2χ2(n)=Γ(n2,12)\text{有}\chi^2\sim \chi^2(n)=\Gamma(\frac{n}{2},\frac{1}{2})

因此

{E(χ2)=nD(χ2)=2n\left\{ \begin{aligned} E(\chi^2)&=n\\ D(\chi^2)&=2n \end{aligned} \right.

t分布

t=Xχ2nXN(0,1),χ2χ2(n)t=\frac{X}{\sqrt{\frac{\chi^2}{n}}} \qquad X\sim N(0,1),\chi^2\sim \chi^2(n)

其密度函数是偶函数。当nn很大时,tt近似服从标准正态分布。

n=1,E(t)n=1,E(t)不收敛

n2,E(t)=0n\geq 2,E(t)=0

F分布

F=χ12/n1χ22/n2,χ12χ2(n1),χ22χ2(n2)F=\frac{\chi^2_1/n_1}{\chi^2_2/n_2},\chi^2_1\sim \chi^2(n_1),\chi^2_2\sim \chi^2(n_2)

FF(n1,n2)F\sim F(n_1,n_2)

且有1FF(n2,n1)\frac{1}{F}\sim F(n_2,n_1)

例题

Let Xt(n), Proof: X2F(1,n)\text{Let }X\sim t(n),\text{ Proof: }X^2\sim F(1,n)

Solve:define YN(0,1),Zχ2(n)then X=YZ/nso X2=Y2/1Z/nTherefore X2F(1,n)\begin{aligned} \text{Solve:}\\ &\text{define } Y\sim N(0,1),Z\sim \chi^2(n) \\ &\text{then } X= \frac{Y}{\sqrt{Z/n}}\\ &\text{so }X^2=\frac{Y^2/1}{Z/n}\\ &\text{Therefore }X^2\sim F(1,n) \end{aligned}