- Distribución χ²
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Distribución χ² (ji-cuadrado)
Función de densidad de probabilidad
Función de distribución de probabilidadParámetros grados de libertad Dominio Función de densidad (pdf) Función de distribución (cdf) Media Mediana aproximadamente Moda if Varianza Coeficiente de simetría Curtosis Entropía Función generadora de momentos (mgf) for Función característica En estadística, la distribución χ² (de Pearson), llamada Chi cuadrado o Ji cuadrado, es una distribución de probabilidad continua con un parámetro k que representa los grados de libertad de la variable aleatoria
donde Zi son variables aleatorias normales independientes de media cero y varianza uno. El que la variable aleatoria X tenga esta distribución se representa habitualmente así: .
Es conveniente tener en cuenta que la letra griega χ se transcribe al latín como chi[1] y se pronuncia en castellano como ji.[2] [3]
Contenido
Propiedades
Función de densidad
Su función de densidad es:
donde Γ es la función gamma.
Demostración La función densidad de X1 = Z2 si Z es tipo N(0,1) viene dada por Despejando y teniendo en cuenta contribuciones positivas y negativas de z:
La función distribución de X = X1 + X2 + ... + Xn viene dada por su convolución
f(x;k) = f(x1) * f(x2) * ... * f(xk)
Aplicando transformada de Laplace
Aplicando antitransformada se obtiene f(x;k)
Función de distribución acumulada
Su función de distribución es
donde es la función gamma incompleta.
El valor esperado y la varianza de una variable aleatoria X con distribución χ² son, respectivamente, k y 2k.
Relación con otras distribuciones
La distribución χ² es un caso especial de la distribución gamma. De hecho, Como consecuencia, cuando k = 2, la distribución χ² es una distribución exponencial de media k = 2.
Cuando k es suficientemente grande, como consecuencia del teorema central del límite, puede aproximarse por una distribución normal:
Aplicaciones
La distribución χ² tiene muchas aplicaciones en inferencia estadística. La más conocida es la de la denominada prueba χ² utilizada como prueba de independencia y como prueba de bondad de ajuste y en la estimación de varianzas. Pero también está involucrada en el problema de estimar la media de una población normalmente distribuida y en el problema de estimar la pendiente de una recta de regresión lineal, a través de su papel en la distribución t de Student.
Aparece también en todos los problemas de análisis de varianza por su relación con la distribución F de Snedecor, que es la distribución del cociente de dos variables aleatorias independientes con distribución χ².
Referencias
Véase también
- Tablas distribución chi-cuadrado
- Tabla de contingencia
- Coeficiente de contingencia
- Coeficiente phi
- Jean-Paul Benzécri
Enlaces externos
- [1]Calcular la probabilidad de una distribución de Pearson con R (lenguaje de programación)
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