卡方分布

卡方分布是一种描述相互独立正态分布变量平方和的分布。在无人机三维航路规划中，它可用于评估航路方案的稳定性和可靠性。

卡方分布与样本标准差抽样分布的模拟验证 本部分通过程序模拟和理论验证，阐述了卡方分布与标准正态分布平方和之间的关系，以及样本方差经变换后与卡方分布的关联。 1. 标准正态分布平方和与卡方分布的关系 生成 10 组服从标准正态分布的随机样本 (x1-x10)，每组样本容量为 1000。 将每组样本的随机变量平方后求和，得到 10 个新的变量 (y1-y10)，其中 y1=x1^2，y2=x1^2+x2^2，以此类推。 绘制 y2、y4、y10 的直方图，观察其分布形态。 使用卡方分布的密度函数，分别绘制自由度为 2、4、10 的卡方分布曲线。 对比直方图和卡方分布曲线，可以发现 y2、y4、y

卡方检验: 基于列联表的行分布比较 此函数执行卡方检验，以确定列联表中行变量的分布是否因列变量而异。零假设是行变量的分布独立于列变量。 输入：- x：m×n 列联表，其中 m 为行数，n 为列数。 输出：- h：检验结果。- 1 表示在 5% 显着性水平上拒绝原假设。- 0 表示在 5% 显着性水平上未能拒绝原假设。- p：观察值作为卡方检验统计量的极端或更极端的概率。- X2：卡方检验统计量。 可选输入：- alpha：显着性水平。默认值为 0.05。

MATLAB 里的Chisquaretests功能蛮实用，适合统计里那些分类数据的均匀性或独立性检验。脚本通常封装得比较完整，像chi2Tests.m里头就集成了克雷西检验、皮尔逊卡方检验和对数概率检验，你只要准备好数据，直接调用函数就行，响应也快，结果清晰。 三种检验方式用法不太一样。皮尔逊最常见，适合看两个变量是不是互相关联，比如“性别和职业有没有关系”；Cressie-Read比较适合多分类、不太平衡的数据集；LRT就偏模型层面，像比较两个模型谁更适合数据。嗯，选择哪个得看你的数据长啥样。 输入数据一般要整理成矩阵形式，每行每列表示不同的分类，像交叉表那样，单元格里填的是两个变量同时出现

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黑白界面的 SPSS 挺适合初学者做统计的，尤其是做方差这种常规操作，几步就能搞定。 SPSS 17 的数据管理功能比以前方便多了，比如支持超长变量名，复杂数据时不容易出错。还有一个比较实用的改进是自动编码模板，嗯，像你要重编码一批分类变量，不用一个个点了。 图表展示也提升了不少。你可以用带误差线的图、人口金字塔甚至 3D 饼图，不用自己动手去 Excel 里画了。枢轴表也更灵活，直接导出 PPT，做汇报也方便。 方差怎么做？其实也简单，导入数据后，在菜单里点“→比较均值→单因素方差”，再选变量就 OK 了。结果有 F 值、显著性啥的，一目了然。 如果你数据是多阶段抽样那种，SPSS 的Com

fitChiSquare是一个适用于任何模型函数的广义卡方拟合程序，用于处理已知数据测量误差的情况。该程序返回模型参数及其在delta卡方= 1边界处的不确定性（68%置信区间），同时返回拟合的卡方值和自由度。拟合优度通过比较卡方与自由度之比来评估（大于1表示拟合不佳）。此外，根据已知的测量误差，该程序可以提供拟合结果。请参阅“help fitChiSquare”以获取详细使用说明。

要计算列表的均方误差，您可以使用以下MATLAB代码来实现。

电梯 ID 卡解码的资源，适合想搞清楚 ID 卡数据结构或者搞 RFID 开发的朋友。嗯，资源不多，这种能拿来直接研究的还挺难找的。 电梯 ID 卡的卡号格式说复杂也不复杂，大部分就是16 进制编码+位移规则那一套，碰上厂商自定义的编码方式，就得靠你自己解。这个资源挺实用，直接能让你试着对照卡号数据。 你要是对RFID或者门禁系统做开发，这类卡号解码就是刚需。配合像C#K3RFID这样的工具用，效果更好。你可以看看这篇C#写卡与销卡的工具源码，配合使用挺方便。 想深入了解不同解码方式的区别，也可以看看迭代解码 vs 维特比解码的文章，虽然偏通信，但原理上有借鉴意义。 对了，别忽略编码方式，比如

对 1995 年《云南民族学院学报》(哲社版) 41 期论文作者数据进行了统计分析，运用数理统计方法揭示了该学报论文作者数量与论文篇数之间的规律, 并建立了洛特卡分布模型：f(yx)=0.8103/x2.8539。