卡方分布和t分布的方差问题
1。设X=Y1^2 Y2^2 Y3^2 。。。 YN^2 其中Yn都是独立的而且服从N(0,1)那么X服从自由度为N的卡方分布那么D(X)=D(Y1^2) D(Y2^2) 。。。 D(YN^2) 因为Yn独立=2N 因为D(Yn^2)=E(Yn^4)-E(Yn^2)=3-1=2其中标准正态分布的四阶期望是3 要么通过公式得出E(Y^n)=(2n)!/(n!2^n) 其中Y是标准正态随机变量 n是奇数 如果n为偶数时E(Y^n)=0 要么直接算 算法是分步积分法或者可以直接计算卡方分布的方差 很好计算 因为自由度为N的卡方分布其实是系数为N/2,1/2的Gamma分布 而Gamma函数的性质...全部
1。设X=Y1^2 Y2^2 Y3^2 。。。 YN^2 其中Yn都是独立的而且服从N(0,1)那么X服从自由度为N的卡方分布那么D(X)=D(Y1^2) D(Y2^2) 。。。 D(YN^2) 因为Yn独立=2N 因为D(Yn^2)=E(Yn^4)-E(Yn^2)=3-1=2其中标准正态分布的四阶期望是3 要么通过公式得出E(Y^n)=(2n)!/(n!2^n) 其中Y是标准正态随机变量 n是奇数 如果n为偶数时E(Y^n)=0 要么直接算 算法是分步积分法或者可以直接计算卡方分布的方差 很好计算 因为自由度为N的卡方分布其实是系数为N/2,1/2的Gamma分布 而Gamma函数的性质让我们很容易计算出X的任何阶期望 具体方法是:X的n次方期望 就是密度函数乘x^n积分 这时你把x^n放进密度函数你的积分函数里面就得到x的N/2-1 n次方也就是说系数从N/2变成了N/2 n 同样你把分式下面的Gamma函数和1/2^(N/2)提到积分外部 然后添加需要的系数(使得该式变为系数为N/2 n和1/2的Gamma分布 对1积分为一)然后除以你添加的系数 最后积分外部的所有系数就是你的x^n的期望了2。
设X服从N(0,1)Z服从自由度为N的卡方分布 X和Z独立 那么D(T)=E(T^2)-E(T)^2 其中E(T)=E(X/sqrt(Z/N))=E(X)*E(1/sqrt(Z/N))=0所以D(T)=E(T^2)=E(X^2/(Z/N))=E(X^2)*E(N/Z)=N*E(X^2)*E(1/Z)其中E(X^2)=1 E(1/Z)=1/(N-2) (通过密度函数计算 同第一题 卡方分布的1/2次方期望可以很容易求出)所以D(T)=N/(N-2)对了 自由度为k的卡方分布的密度函数是你对比这个函数更好看懂我的回答。
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