Chi-Verteilung

Die Chi-Verteilung bzw. χ {\displaystyle \chi } -Verteilung ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung über der Menge der nichtnegativen reellen Zahlen. Die Chi-Verteilung hat einen Parameter, die Anzahl der Freiheitsgrade ν {\displaystyle \nu } . Sie hängt eng mit der Chi-Quadrat-Verteilung zusammen.

Definition

Eine stetige Zufallsvariable mit der Dichtefunktion

f ν ( x ) = { 1 2 ( ν / 2 ) 1 Γ ( ν / 2 ) x ν 1 e x 2 / 2 für   x > 0 0 sonst , x R {\displaystyle f_{\nu }(x)={\begin{cases}{\frac {1}{2^{(\nu /2)-1}\Gamma (\nu /2)}}x^{\nu -1}\mathrm {e} ^{-x^{2}/2}&{\text{für}}\ x>0\\0&{\text{sonst}}\end{cases}},\quad x\in \mathbb {R} }

heißt chi-verteilt mit ν {\displaystyle \nu } Freiheitsgraden für jeden positiven Parameter ν {\displaystyle \nu } .[1] Dabei bezeichnet Γ {\displaystyle \Gamma } die Gammafunktion. Die Verteilung der Zufallsvariablen heißt Chi-Verteilung mit ν {\displaystyle \nu } Freiheitsgraden.

Häufig wird die Chi-Verteilung nur für einen ganzzahligen Parameter ν N {\displaystyle \nu \in \mathbb {N} } definiert.[2]

Eigenschaften

  • Wenn C ν {\displaystyle C_{\nu }} Chi-quadrat-verteilt mit ν {\displaystyle \nu } Freiheitsgraden ist, dann ist C ν {\displaystyle {\sqrt {C_{\nu }}}} Chi-verteilt mit ν {\displaystyle \nu } Freiheitsgraden.
  • Wenn X ν {\displaystyle X_{\nu }} Chi-verteilt mit ν {\displaystyle \nu } Freiheitsgraden ist, dann ist X ν 2 {\displaystyle X_{\nu }^{2}} Chi-quadrat-verteilt mit ν {\displaystyle \nu } Freiheitsgraden.
  • X ν {\displaystyle X_{\nu }} sei Chi-verteilt mit ν {\displaystyle \nu } Freiheitsgraden, dann gilt P ( X ν > 0 ) = 1 {\displaystyle P(X_{\nu }>0)=1} , der Erwartungswert ist
E [ X ν ] = 2 Γ ( ( ν + 1 ) / 2 ) Γ ( ν / 2 ) {\displaystyle \mathbb {E} [X_{\nu }]={\sqrt {2}}{\frac {\Gamma ((\nu +1)/2)}{\Gamma (\nu /2)}}}
und die Varianz ist
V a r [ X ν ] = ν 2 ( Γ ( ( ν + 1 ) / 2 ) Γ ( ν / 2 ) ) 2 . {\displaystyle \mathbb {Var} [X_{\nu }]=\nu -2\left({\frac {\Gamma ((\nu +1)/2)}{\Gamma (\nu /2)}}\right)^{2}\;.} [3]
  • Wenn Z {\displaystyle Z} standardnormalverteilt ist, dann ist | Z | {\displaystyle |Z|} Chi-verteilt mit einem Freiheitsgrad.

Beispiele

  • Die Chi-Verteilung mit ν = 1 {\displaystyle \nu =1} Freiheitsgrad ist ein Spezialfall der Halbnormalverteilung (half-normal distribution).[4][5]
  • Die Chi-Verteilung mit ν = 2 {\displaystyle \nu =2} Freiheitsgraden ist ein Spezialfall der Rayleigh-Verteilung.
  • Die Chi-Verteilung mit ν = 3 {\displaystyle \nu =3} Freiheitsgraden ist ein Spezialfall der Maxwell-Boltzmann-Verteilung.
  • Wenn Z {\displaystyle Z} standardnormalverteilt ist, dann ist die auf [ 0 , ) {\displaystyle [0,\infty )} gestutzte Verteilung eine Chi-Verteilung mit einem Freiheitsgrad.

Literatur

  • Norman L. Johnson, Samuel Kotz, Narayanaswamy Balakrishnan: Continuous Univariate Distributions – Volume 1 (= Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). 2. Auflage. Wiley, New York 1994, ISBN 0-471-58495-9, Kap. 18 Chi-Square Distributions, Including Chi and Rayleigh, S. 415–493. 
  • P. H. Müller (Hrsg.): Lexikon der Stochastik – Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik. 5. Auflage. Akademie-Verlag, Berlin 1991, ISBN 978-3-05-500608-1, χ-Verteilung (χ-distribution), S. 58. 
  • Horst Rinne: Taschenbuch der Statistik. 4. Auflage. Harri Deutsch, Frankfurt am Main 2008, ISBN 978-3-8171-1827-4, S. 322, Nr. 1. 

Einzelnachweise

  1. Norman L. Johnson et al.: Continuous Univariate Distributions. S. 417. 
  2. P. H. Müller (Hrsg.): Lexikon der Stochastik. S. 58. 
  3. Norman L. Johnson et al.: Continuous Univariate Distributions. S. 421. 
  4. Horst Rinne: Taschenbuch der Statistik. 4. Auflage. Harri Deutsch, Frankfurt am Main 2008, ISBN 978-3-8171-1827-4, S. 305, Nr. 10. 
  5. Norman L. Johnson, Samuel Kotz, Narayanaswamy Balakrishnan: Continuous Univariate Distributions – Volume 1 (= Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). 2. Auflage. Wiley, New York 1994, ISBN 0-471-58495-9, S. 156. 
Diskrete univariate Verteilungen

Diskrete univariate Verteilungen für endliche Mengen:
Benford | Bernoulli | beta-binomial | binomial | Dirac | diskret uniform | empirisch | hypergeometrisch | kategorial | negativ hypergeometrisch | Rademacher | verallgemeinert binomial | Zipf | Zipf-Mandelbrot | Zweipunkt

Diskrete univariate Verteilungen für unendliche Mengen:
Boltzmann | Conway-Maxwell-Poisson | discrete-Phase-Type | erweitert negativ binomial | Gauss-Kuzmin | gemischt Poisson | geometrisch | logarithmisch | negativ binomial | parabolisch-fraktal | Poisson | Skellam | verallgemeinert Poisson | Yule-Simon | Zeta

Kontinuierliche univariate Verteilungen

Kontinuierliche univariate Verteilungen mit kompaktem Intervall:
Beta | Cantor | Kumaraswamy | raised Cosine | Dreieck | Trapez | U-quadratisch | stetig uniform | Wigner-Halbkreis

Kontinuierliche univariate Verteilungen mit halboffenem Intervall:
Beta prime | Bose-Einstein | Burr | Chi | Chi-Quadrat | Coxian | Erlang | Exponential | Extremwert | F | Fermi-Dirac | Folded normal | Fréchet | Gamma | Gamma-Gamma | verallgemeinert invers Gauß | halblogistisch | halbnormal | Hartman-Watson | Hotellings T-Quadrat | hyper-exponentiale | hypoexponential | invers Chi-Quadrat | scale-invers Chi-Quadrat | Invers Normal | Invers Gamma | Kolmogorow-Verteilung | Lévy | log-normal | log-logistisch | Maxwell-Boltzmann | Maxwell-Speed | Nakagami | nichtzentriert Chi-Quadrat | Pareto | Phase-Type | Rayleigh | relativistisch Breit-Wigner | Rice | Rosin-Rammler | shifted Gompertz | truncated normal | Type-2-Gumbel | Weibull | Wilks’ Lambda

Kontinuierliche univariate Verteilungen mit unbeschränktem Intervall:
Cauchy | Extremwert | exponential Power | Fishers z | Fisher-Tippett (Gumbel) | generalized hyperbolic | Hyperbolic-secant | Landau | Laplace | alpha-stabil | logistisch | normal (Gauß) | normal-invers Gauß’sch | Skew-normal | Studentsche t | Type-1-Gumbel | Variance-Gamma | Voigt

Multivariate Verteilungen

Diskrete multivariate Verteilungen:
Dirichlet compound multinomial | Ewens | gemischt Multinomial | multinomial | multivariat hypergeometrisch | multivariat Poisson | negativmultinomial | Pólya/Eggenberger | polyhypergeometrisch

Kontinuierliche multivariate Verteilungen:
Dirichlet | GEM | generalized Dirichlet | multivariat normal | multivariat Student | normalskaliert invers Gamma | Normal-Gamma | Poisson-Dirichlet

Multivariate Matrixverteilungen:
Gleichverteilung auf der Stiefel-Mannigfaltigkeit | Invers Wishart | Matrix Beta | Matrix Gamma | Matrix invers Beta | Matrix invers Gamma | Matrix Normal | Matrix Student-t | Matrix-Von-Mises-Fisher-Verteilung | Normal-invers-Wishart | Normal-Wishart | Wishart