卡方分佈、F分佈、t分佈和正態分佈的關係

這三個分佈都是基於正態分佈變形得到的，在實際中只能用來做假設檢驗。比如卡方分佈（chi-square distribution, χ²-distribution，或寫作χ²分佈），已知樣本X都是服從正態分佈的樣本，而且方差未知，那麼，檢驗X的均值就會用到t分佈，其他的情況也類似，可以看看數理統計相關內容例題： 以X^2分佈爲例子吧 x1,x2…xn都遵守N(0,1)的正態分佈，則 x12+x22+

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