Por tanto, la distribución chi-cuadrado tiene un parámetro: k – un entero positivo que especifica el número de grados de libertad.
como dito anteriormente, la distribución de chi-cuadrado se utiliza principalmente en la prueba de hipótesis. A diferencia de distribuciones más reconocidas, como la distribución normal y la distribución exponencial, la distribución chi-cuadrado rara vez se utiliza para modelar fenómenos naturales. Surge en las siguientes pruebas de hipótesis, entre outras.
El motivo principal por la que la distribución chi-cuadrado se utiliza ampliamente en la prueba de hipótesis es su vinculación con la distribución normal. Muchas pruebas de hipótesis usan una estadística de prueba, como o t estadística en un teste t. Para estas pruebas de hipótesis, como o tamanho da amostra, Norte, aumenta, a distribuição amostral do estatístico de teste aproxima-se da distribuição normal (Teorema do limite central). Uma vez que o estatístico de teste (O que t) possui uma distribuição assintoticamente normal, desde que o tamanho da amostra seja suficientemente grande, a distribuição utilizada para o teste de hipóteses pode aproximar-se através de uma distribuição normal. Testar hipóteses usando uma distribuição normal é bem compreendido e relativamente fácil. A distribuição qui-quadrado mais simples é o quadrado de uma distribuição normal padrão. Então, sempre que se possa utilizar uma distribuição normal para um teste de hipóteses, poder-se-ia utilizar uma distribuição qui-quadrado.
Diz-se que uma distribuição qui-quadrado construída ao elevar ao quadrado uma única distribuição normal padrão tem 1 grau de liberdade, etc.
o CHISQ.DIST.RT A função devolve a probabilidade da cauda direita da distribuição qui-quadrado. o χ2 A distribuição está relacionada com uma χ2 prova. É utilizada para testar o χ2 teste para comparar os valores observados e esperados. Como um exemplo, um experimento genético poderia propor a hipótese de que a próxima geração de plantas exibirá um determinado conjunto de cores. Ao comparar os resultados observados com os esperados, pode escolher se a sua hipótese original é válida.
