2.4.3 χ2(n)分布随机数

更新于 2026年10月12日 版权声明
2.4.3 χ 2(n)分布随机数

rchisq(n,df)函数可以得到卡方分布随机数,n为随机数个数,df为自由度。

rchisq(20,10)#得到20个自由度为10的卡方分布随机数

[1]17.685591 2.155882 10.209810 15.007586 13.033180 14.014131 5.398439 6.403010 3.990430 9.547056

[11]11.245600 6.113036 12.561257 10.149668 4.984883 13.633423 16.318309 9.697801 7.320116 9.336362

(1)卡方随机变量散点图如图2.4.7所示。

图示

图2.4.7 自由度为10的卡方分布随机变量散点图

x-seq(0,4.99,0.01)

y-rchisq(500,10)

plot(x,y)

(2)带核密度曲线的直方图。

x-seq(0,4.99,0.01)(https://www.daowen.com)

y-rchisq(500,10)

hist(y,freq=FALSE,xlab="x") #画直方图

lines(density(y),add=TRUE,col="red",lty=2) #增加核密度曲线,如图2.4.8所示

图示

图2.4.8 增加核密度曲线的卡方分布随机变量分布直方图

(3)增加卡方密度曲线。

x-seq(0,4.99,0.01)

y-rchisq(500,10)

hist(y,freq=FALSE,ylim=c(0,0.16))

curve(dchisq(x,5),add=TRUE,lty=2,lwd=2,col="red")#增加卡方分布密度曲线,如图2.4.9所示

curve(dnorm(x,5,3.33),add=TRUE,lty=1,lwd=2,col="blue")#增加正态密度曲线,如图2.4.9所示

图示

图2.4.9 增加卡方分布密度曲线和正态分布密度曲线的卡方分布随机变量分布直方图

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