. . . . "Khi-karratu banaketa banaketa normalaren araberako n zorizko aldagaiek hartzen dituzten balio karratuen baturaren banaketa da. n balio osoa khi-karratu banaketaren parametro bakarra da eta kopurua da. Bere definizioaren arabera, balio positiboak solik hartzen ditu. Populazio bateko bariantzari buruzko hipotesi-froga eta konfiantza-tarteetan eta doikuntzaren egokitasunerako khi-karratu frogan erabiltzen da. Kontingentzia-taula bateko -frogan ere erabiltzen da."@eu . . . . . "Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi khi-kuadrat (bahasa Inggris: Chi-square distribution) atau distribusi \u00B2 dengan k derajat bebas adalah distribusi jumlah kuadrat k peubah acak normal baku yang saling bebas. Distribusi ini sering kali digunakan dalam statistika inferensial, seperti dalam uji hipotesis, atau dalam penyusunan selang kepercayaan. Apabila dibandingkan dengan , distribusi ini dapat juga disebut distribusi khi-kuadrat sentral. Distribusi khi-kuadrat merupakan kasus khusus ."@in . . "A distribui\u00E7\u00E3o \u03C72 ou qui-quadrado \u00E9 uma das distribui\u00E7\u00F5es mais utilizadas em estat\u00EDstica inferencial, principalmente para realizar testes de \u03C72. Este teste serve para avaliar quantitativamente a rela\u00E7\u00E3o entre o resultado de um experimento e a distribui\u00E7\u00E3o esperada para o fen\u00F4meno. Isto \u00E9, ele nos diz com quanta certeza os valores observados podem ser aceitos como regidos pela teoria em quest\u00E3o. Muitos outros testes de hip\u00F3tese usam, tamb\u00E9m, a distribui\u00E7\u00E3o \u03C72."@pt . . . "Die Chi-Quadrat-Verteilung bzw. -Verteilung (\u00E4ltere Bezeichnung: Helmert-Pearson-Verteilung, nach Friedrich Robert Helmert und Karl Pearson) ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung \u00FCber der Menge der nichtnegativen reellen Zahlen. \u00DCblicherweise ist mit \u201EChi-Quadrat-Verteilung\u201C die zentrale Chi-Quadrat-Verteilung gemeint. Die Chi-Quadrat-Verteilung hat einen einzigen Parameter, n\u00E4mlich die Anzahl der Freiheitsgrade . Die Chi-Quadrat-Verteilung wurde 1876 eingef\u00FChrt von Friedrich Robert Helmert, die Bezeichnung stammt von Karl Pearson (1900)."@de . . . "Rozd\u011Blen\u00ED ch\u00ED kvadr\u00E1t"@cs . . "or"@en . . . . ""@en . . . . . . "Rozk\u0142ad chi kwadrat (zapisywany tak\u017Ce jako ) \u2013 rozk\u0142ad zmiennej losowej, kt\u00F3ra jest sum\u0105 kwadrat\u00F3w niezale\u017Cnych zmiennych losowych o standardowym rozk\u0142adzie normalnym. Liczb\u0119 naturaln\u0105 nazywa si\u0119 liczb\u0105 stopni swobody rozk\u0142adu zmiennej losowej. Je\u017Celi ci\u0105g niezale\u017Cnych zmiennych losowych oraz: to: czyli s\u0142ownie: Zmienna losowa ma rozk\u0142ad chi kwadrat o stopniach swobody. Rozk\u0142ad chi kwadrat ma du\u017Ce znaczenie w statystyce, mi\u0119dzy innymi w te\u015Bcie chi-kwadrat, kt\u00F3ry wzi\u0105\u0142 od niego swoj\u0105 nazw\u0119."@pl . . . . "Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi khi-kuadrat (bahasa Inggris: Chi-square distribution) atau distribusi \u00B2 dengan k derajat bebas adalah distribusi jumlah kuadrat k peubah acak normal baku yang saling bebas. Distribusi ini sering kali digunakan dalam statistika inferensial, seperti dalam uji hipotesis, atau dalam penyusunan selang kepercayaan. Apabila dibandingkan dengan , distribusi ini dapat juga disebut distribusi khi-kuadrat sentral. Salah satu penggunaan distribusi ini adalah untuk (goodness of fit) suatu distribusi pengamatan dengan distribusi teoretis, kriteria klasifikasi analisis data yang saling bebas, serta selang kepercayaan untuk simpangan baku populasi berdistribusi normal dari simpangan baku sampel. Sejumlah pengujian statistika juga menggunakan distribusi ini, seperti . Distribusi khi-kuadrat merupakan kasus khusus ."@in . . . . . . . "Khi-karratu banaketa banaketa normalaren araberako n zorizko aldagaiek hartzen dituzten balio karratuen baturaren banaketa da. n balio osoa khi-karratu banaketaren parametro bakarra da eta kopurua da. Bere definizioaren arabera, balio positiboak solik hartzen ditu. Populazio bateko bariantzari buruzko hipotesi-froga eta konfiantza-tarteetan eta doikuntzaren egokitasunerako khi-karratu frogan erabiltzen da. Kontingentzia-taula bateko -frogan ere erabiltzen da. Bere adierazpen analitikoaren zailtasuna dela eta, khi-karratu banaketako probabilitateen kalkulua konplexua da. Horregatik, taularatuta dauden balioak erabiltzen dira."@eu . . . . . . "\u0641\u064A \u0646\u0638\u0631\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A \u0648\u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621\u060C \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0643\u064A-\u062A\u0631\u0628\u064A\u0639 (\u0623\u0648 \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0643\u0627\u064A) \u0647\u0648 \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A \u0645\u0633\u062A\u0645\u0631 \u0627\u0634\u062A\u0642 \u0627\u0633\u0645\u0647 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u062D\u0631\u0641 \u0627\u0644\u0623\u0628\u062C\u062F\u064A \u0627\u0644\u0625\u063A\u0631\u064A\u0642\u064A \u062E\u064A.\u064A\u0639\u062A\u0645\u062F \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0639\u0644\u0649 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0626\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0645\u062D\u0633\u0648\u0628\u0629 (\u0625\u062D\u0635\u0627\u0626\u064A\u0629 \u062E\u064A \u062A\u0631\u0628\u064A\u0639 \u0623\u0648 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0643\u0627\u064A \u0641\u064A \u062A\u0644\u0643 \u0627\u0644\u062D\u0627\u0644\u0629)\u060C \u0648\u0645\u0646 \u062B\u0645 \u0627\u0641\u062A\u0631\u0627\u0636 \u0635\u062D\u0629 \u0641\u0631\u0636\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0639\u062F\u0645 (\u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u0642\u0644\u0627\u0644\u064A\u0629). \u064A\u062A\u0645 \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644 \u0627\u0644\u062D\u0635\u0648\u0644 \u0639\u0644\u0649 \u0642\u064A\u0645\u0629 \u0623\u0643\u0628\u0631 \u0645\u0646 \u0623\u0648 \u062A\u0633\u0627\u0648\u064A \u062A\u0644\u0643 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0645\u062D\u0633\u0648\u0628\u0629 \u0627\u0639\u062A\u0645\u0627\u062F\u0627\u064B \u0639\u0644\u0649 \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0643\u0627\u064A Chi Square Distribution. \u0648\u0646\u0638\u0631\u0627\u064B \u0644\u0635\u0639\u0648\u0628\u0629 \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u064A\u062F\u0648\u064A\u0627\u064B \u064A\u0641\u0636\u0644 \u0627\u0644\u0627\u0639\u062A\u0645\u0627\u062F \u0639\u0644\u0649 \u0645\u062E\u0631\u062C\u0627\u062A \u0628\u0631\u0646\u0627\u0645\u062C \u0644\u0644\u062D\u0635\u0648\u0644 \u0639\u0644\u0649 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629. \u0628\u0627\u0644\u0646\u0633\u0628\u0629 \u0644\u0644\u0645\u0639\u0646\u0648\u064A\u0629 (significancy)\u060C \u0641\u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646 \u0627\u0644\u0645\u0642\u0635\u0648\u062F \u0648\u062C\u0648\u062F \u0639\u0644\u0627\u0642\u0629 \u0645\u0639\u0646\u0648\u064A\u0629 (\u0641\u064A \u062D\u0627\u0644\u0629 \u0627\u0633\u062A\u062E\u062F\u0627\u0645 \u0627\u062E\u062A\u0628\u0627\u0631 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0643\u0627\u064A \u0644\u0644\u0627\u0633\u062A\u0642\u0644\u0627\u0644\u064A\u0629) \u0641\u064A\u0645\u0643\u0646\u0643 \u0627\u0644\u0645\u0642\u0627\u0631\u0646\u0629 \u0628\u064A\u0646 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0648\u0645\u0633\u062A\u0648\u0649 \u0627\u0644\u0645\u0639\u0646\u0648\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0645\u062D\u062F\u062F \u0644\u0644\u0627\u062E\u062A\u0628\u0627\u0631 (\u0643\u0640\u0640 0.05 \u0623\u0648 0.001 \u0623\u0648 \u063A\u064A\u0631\u0647\u0645\u0627 \u0645\u0646 \u0642\u064A\u0645). \u0641\u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0623\u0635\u063A\u0631 \u0645\u0646 \u0645\u0633\u062A\u0648\u0649 \u0627\u0644\u0645\u0639\u0646\u0648\u064A\u0629 \u0646\u0631\u0641\u0636 \u0641\u0631\u0636\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0639\u062F\u0645 \u0648\u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0639\u0646\u064A \u0648\u062C\u0648\u062F \u062F\u0644\u0627\u0644\u0629 \u0623\u0648 \u0645\u0639\u0646\u0648\u064A\u0629 (\u0639\u0644\u0627\u0642\u0629 \u0630\u0627\u062A \u062F\u0644\u0627\u0644\u0629 \u0625\u062D\u0635\u0627\u0626\u064A\u0629 \u0623\u0648 \u0639\u0644\u0627\u0642\u0629 \u0645\u0639\u0646\u0648\u064A\u0629 \u0625\u062D\u0635\u0627\u0626\u064A\u0627\u064B)."@ar . "\u0420\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u0301\u043D\u0438\u0435 (\u0445\u0438-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0301\u0442) \u0441 \u0441\u0442\u0435\u043F\u0435\u043D\u044F\u0301\u043C\u0438 \u0441\u0432\u043E\u0431\u043E\u0301\u0434\u044B \u2014 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0441\u0443\u043C\u043C\u044B \u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043E\u0432 \u043D\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u044B\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043D\u0434\u0430\u0440\u0442\u043D\u044B\u0445 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u044B\u0445 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u044B\u0445 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D."@ru . "Loi du \u03C7\u00B2"@fr . . "\uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC(\u03C7\uC81C\uACF1\u5206\u5E03, \uC601\uC5B4: chi-squared distribution) \uB610\uB294 \u03C72 \uBD84\uD3EC\uB294 \uAC1C\uC758 \uC11C\uB85C \uB3C5\uB9BD\uC801\uC778 \uD45C\uC900\uC815\uADDC \uD655\uB960\uBCC0\uC218\uB97C \uAC01\uAC01 \uC81C\uACF1\uD55C \uB2E4\uC74C \uD569\uD574\uC11C \uC5BB\uC5B4\uC9C0\uB294 \uBD84\uD3EC\uC774\uB2E4. \uC774 \uB54C k\uB97C \uC790\uC720\uB3C4\uB77C\uACE0 \uD558\uBA70, \uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC\uC758 \uB9E4\uAC1C\uBCC0\uC218\uAC00 \uB41C\uB2E4. \uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC\uB294 \uC2E0\uB8B0\uAD6C\uAC04\uC774\uB098 \uAC00\uC124\uAC80\uC815 \uB4F1\uC758 \uBAA8\uB378\uC5D0\uC11C \uC790\uC8FC \uB4F1\uC7A5\uD55C\uB2E4. \uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC\uB294 \uAC10\uB9C8 \uBD84\uD3EC\uC758 \uD2B9\uC218\uD55C \uD615\uD0DC\uB85C \uAC10\uB9C8 \uBD84\uD3EC\uC5D0\uC11C \uC778 \uBD84\uD3EC\uB97C \uB098\uD0C0\uB0B8\uB2E4."@ko . . "Rozd\u011Blen\u00ED ch\u00ED kvadr\u00E1t \u010Dili rozd\u011Blen\u00ED (jinak tak\u00E9 Pearsonovo rozd\u011Blen\u00ED) s stupni volnosti je spojit\u00E9 rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti, kter\u00E9 je \u010Dasto vyu\u017E\u00EDv\u00E1no ve statistice. Velk\u00FD v\u00FDznam m\u00E1 pro ur\u010Dov\u00E1n\u00ED, zda mno\u017Eina dat vyhovuje dan\u00E9 distribu\u010Dn\u00ED funkci. Rozd\u011Blen\u00ED o stupn\u00EDch volnosti, kter\u00E9 se ozna\u010Duje , je rozd\u011Blen\u00ED n\u00E1hodn\u00E9 veli\u010Diny , kde je vz\u00E1jemn\u011B nez\u00E1visl\u00FDch n\u00E1hodn\u00FDch veli\u010Din s normovan\u00FDm norm\u00E1ln\u00EDm rozd\u011Blen\u00EDm . Rozd\u011Blen\u00ED m\u00E1 hustotu pravd\u011Bpodobnosti"@cs . . . . . . . "41207"^^ . "chi-squared"@en . . . "Rozk\u0142ad chi kwadrat"@pl . . "En estad\u00EDstica, la distribuci\u00F3 khi quadrat (pronunciat [xi] o [ci]), tamb\u00E9 anomenada khi quadrat de Pearson, \u00E9s una distribuci\u00F3 de probabilitat cont\u00EDnua amb un par\u00E0metre que representa els graus de llibertat de la variable aleat\u00F2ria: on s\u00F3n variables independents de distribuci\u00F3 normal, de mitjana 0 i vari\u00E0ncia 1. Aquesta distribuci\u00F3 s'expressa habitualment Se sol utilitzar la denominada prova khi quadrat com a test d'independ\u00E8ncia i com a test de bondat d'ajustament. La funci\u00F3 de densitat khi quadrat \u00E9s la seg\u00FCent: on i per a . \u00E9s la funci\u00F3 gamma. La funci\u00F3 de distribuci\u00F3 \u00E9s: on \u00E9s la funci\u00F3 gamma incompleta. El valor esperat i la vari\u00E0ncia d'una variable aleat\u00F2ria X amb distribuci\u00F3 khi quadrat \u00E9s Els primers moments centrals d'una variable s\u00F3n: La distribuci\u00F3 khi quadrat t\u00E9 moltes aplicacions en infer\u00E8ncia estad\u00EDstica, per exemple en el test khi quadrat i en l'. Tamb\u00E9 est\u00E0 involucrada en el problema d'estimar la mitjana d'una poblaci\u00F3 normalment distribu\u00EFda i en el problema d'estimar el pendent d'una recta de regressi\u00F3 lineal, a trav\u00E9s del seu paper en la distribuci\u00F3 t de Student, i participa en tots els problemes d', pel seu paper en la distribuci\u00F3 F de , que \u00E9s la distribuci\u00F3 del quocient de dues variables aleat\u00F2ries de distribuci\u00F3 khi-quadrat i independents. Tamb\u00E9 t\u00E9 \u00FAs al contrast de poblacions amb els contrasts d'homogene\u00EFtat i al d'independ\u00E8ncia."@ca . . . . . "De chi-kwadraatverdeling of \u03C72-verdeling is afgeleid van de normale verdeling en verbonden met de verdeling van de steekproefvariantie van een aselecte steekproef uit een normale verdeling. Het is de verdeling van de som van de kwadraten van onderling onafhankelijke standaard-normaal verdeelde variabelen , dus van: De parameter wordt het aantal vrijheidsgraden genoemd. De chi-kwadraatverdeling is een speciaal geval van de gamma-verdeling."@nl . . . . "Chi-squared distribution"@en . . . . . . . . . . . . . . . . "A distribui\u00E7\u00E3o \u03C72 ou qui-quadrado \u00E9 uma das distribui\u00E7\u00F5es mais utilizadas em estat\u00EDstica inferencial, principalmente para realizar testes de \u03C72. Este teste serve para avaliar quantitativamente a rela\u00E7\u00E3o entre o resultado de um experimento e a distribui\u00E7\u00E3o esperada para o fen\u00F4meno. Isto \u00E9, ele nos diz com quanta certeza os valores observados podem ser aceitos como regidos pela teoria em quest\u00E3o. Muitos outros testes de hip\u00F3tese usam, tamb\u00E9m, a distribui\u00E7\u00E3o \u03C72."@pt . . . . . . . . "Qui-quadrado"@pt . . "Chi-Quadrat-Verteilung"@de . . . . . "Nella teoria della probabilit\u00E0 la distribuzione chi quadrato (o chi-quadro, indicata con ) \u00E8 la distribuzione di probabilit\u00E0 della somma dei quadrati di variabili aleatorie normali indipendenti. In statistica, il test chi quadrato \u00E8 un particolare test di verifica d'ipotesi che fa uso di questa distribuzione."@it . . "Khi-karratu banaketa"@eu . . . . "Distribuzione chi quadrato"@it . . . . . . "\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\uFF08\u30AB\u30A4\u306B\u3058\u3087\u3046\u3076\u3093\u3077\u3001\u30AB\u30A4\u3058\u3058\u3087\u3046\u3076\u3093\u3077\uFF09\u3001\u307E\u305F\u306F\u03C72\u5206\u5E03\u306F\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u306E\u4E00\u7A2E\u3067\u3001\u63A8\u8A08\u7D71\u8A08\u5B66\u3067\u6700\u3082\u5E83\u304F\u5229\u7528\u3055\u308C\u308B\u3082\u306E\u3067\u3042\u308B\u3002\u30D8\u30EB\u30E1\u30EB\u30C8\u306B\u3088\u308A\u767A\u898B\u3055\u308C\u3001\u30D4\u30A2\u30BD\u30F3\u306B\u3088\u308A\u547D\u540D\u3055\u308C\u305F\u3002 \u72EC\u7ACB\u306B\u6A19\u6E96\u6B63\u898F\u5206\u5E03\u306B\u5F93\u3046 k \u500B\u306E\u78BA\u7387\u5909\u6570 X1, \u2026, Xk \u3092\u3068\u308B\u3002\u3053\u306E\u3068\u304D\u3001\u7D71\u8A08\u91CF \u306E\u5F93\u3046\u5206\u5E03\u306E\u3053\u3068\u3092\u81EA\u7531\u5EA6 k \u306E\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u3068\u547C\u3076\u3002 \u666E\u901A\u306F\u3053\u308C\u3092 \u3068\u66F8\u304F\u3002\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u306F k \u3068\u3044\u30461\u500B\u306E\u6BCD\u6570\u3092\u3082\u3064\u3002\u3053\u308C\u306F Xi \u306E\u81EA\u7531\u5EA6\u306B\u7B49\u3057\u3044\u6B63\u306E\u6574\u6570\u3067\u3042\u308B\uFF08\u5834\u5408\u306B\u3088\u3063\u3066\u306F\u975E\u6574\u6570\u81EA\u7531\u5EA6\u306E\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u3082\u7528\u3044\u3089\u308C\u308B\uFF09\u3002\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u306F\u30AC\u30F3\u30DE\u5206\u5E03\u306E\u7279\u6B8A\u306A\u5834\u5408\u306B\u5F53\u305F\u308B\u3002 \u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u306F\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u691C\u5B9A\u3068\u7DCF\u79F0\u3055\u308C\u308B\u591A\u304F\u306E\u691C\u5B9A\u6CD5\u306E\u307B\u304B\u3001\u306A\u3069\u306B\u3082\u5229\u7528\u3055\u308C\u308B\u3002"@ja . . . . . "\uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC(\u03C7\uC81C\uACF1\u5206\u5E03, \uC601\uC5B4: chi-squared distribution) \uB610\uB294 \u03C72 \uBD84\uD3EC\uB294 \uAC1C\uC758 \uC11C\uB85C \uB3C5\uB9BD\uC801\uC778 \uD45C\uC900\uC815\uADDC \uD655\uB960\uBCC0\uC218\uB97C \uAC01\uAC01 \uC81C\uACF1\uD55C \uB2E4\uC74C \uD569\uD574\uC11C \uC5BB\uC5B4\uC9C0\uB294 \uBD84\uD3EC\uC774\uB2E4. \uC774 \uB54C k\uB97C \uC790\uC720\uB3C4\uB77C\uACE0 \uD558\uBA70, \uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC\uC758 \uB9E4\uAC1C\uBCC0\uC218\uAC00 \uB41C\uB2E4. \uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC\uB294 \uC2E0\uB8B0\uAD6C\uAC04\uC774\uB098 \uAC00\uC124\uAC80\uC815 \uB4F1\uC758 \uBAA8\uB378\uC5D0\uC11C \uC790\uC8FC \uB4F1\uC7A5\uD55C\uB2E4. \uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC\uB294 \uAC10\uB9C8 \uBD84\uD3EC\uC758 \uD2B9\uC218\uD55C \uD615\uD0DC\uB85C \uAC10\uB9C8 \uBD84\uD3EC\uC5D0\uC11C \uC778 \uBD84\uD3EC\uB97C \uB098\uD0C0\uB0B8\uB2E4."@ko . "\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u062E\u064A \u062A\u0631\u0628\u064A\u0639 (\u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0643\u0627\u064A)"@ar . . . . . "Rozd\u011Blen\u00ED ch\u00ED kvadr\u00E1t \u010Dili rozd\u011Blen\u00ED (jinak tak\u00E9 Pearsonovo rozd\u011Blen\u00ED) s stupni volnosti je spojit\u00E9 rozd\u011Blen\u00ED pravd\u011Bpodobnosti, kter\u00E9 je \u010Dasto vyu\u017E\u00EDv\u00E1no ve statistice. Velk\u00FD v\u00FDznam m\u00E1 pro ur\u010Dov\u00E1n\u00ED, zda mno\u017Eina dat vyhovuje dan\u00E9 distribu\u010Dn\u00ED funkci. Rozd\u011Blen\u00ED o stupn\u00EDch volnosti, kter\u00E9 se ozna\u010Duje , je rozd\u011Blen\u00ED n\u00E1hodn\u00E9 veli\u010Diny , kde je vz\u00E1jemn\u011B nez\u00E1visl\u00FDch n\u00E1hodn\u00FDch veli\u010Din s normovan\u00FDm norm\u00E1ln\u00EDm rozd\u011Blen\u00EDm . Rozd\u011Blen\u00ED m\u00E1 hustotu pravd\u011Bpodobnosti"@cs . . . . "if , otherwise"@en . . "Chi-squared distribution"@en . . . . . . "\u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 (\u03C7\u00B2-\u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B) \u0437 'n' \u0441\u0442\u0443\u043F\u0435\u043D\u044F\u043C\u0438 \u0432\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u2014 \u043D\u0435\u043F\u0435\u0440\u0435\u0440\u0432\u043D\u0438\u0439 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B, \u0449\u043E \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u044F\u043A \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0441\u0443\u043C\u0438 \u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0456\u0432 'n' \u043D\u0435\u0437\u0430\u043B\u0435\u0436\u043D\u0438\u0445 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0438\u0445 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D \u0437 \u0441\u0442\u0430\u043D\u0434\u0430\u0440\u0442\u043D\u0438\u043C \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0438\u043C \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u043E\u043C. \u0422\u043E\u0431\u0442\u043E \u044F\u043A\u0449\u043E \u03BE1, ..., \u03BEn \u2014 \u043D\u0435\u0437\u0430\u043B\u0435\u0436\u043D\u0456 \u0441\u0442\u0430\u043D\u0434\u0430\u0440\u0442\u043D\u0456 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0456 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0456 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438, \u0442\u043E \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 Xn2=\u03BE12+...+\u03BEn2 \u043C\u0430\u0442\u0438\u043C\u0435 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 \u0437 'n' \u0441\u0442\u0443\u043F\u0435\u043D\u044F\u043C\u0438 \u0432\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456. \u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 \u0454 \u043E\u0434\u043D\u0438\u043C \u0437 \u043D\u0430\u0439\u0432\u0430\u0436\u043B\u0438\u0432\u0456\u0448\u0438\u0445 \u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456. \u0417\u043E\u043A\u0440\u0435\u043C\u0430 \u0432\u0456\u043D \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0443 \u043A\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0456\u044F\u0445 \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 (\u043D\u0430\u043F\u0440\u0438\u043A\u043B\u0430\u0434 \u043A\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0456\u0457 \u0443\u0437\u0433\u043E\u0434\u0436\u0435\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u041F\u0456\u0440\u0441\u043E\u043D\u0430). \u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 \u0454 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043A\u043E\u0432\u0438\u043C \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u043C \u0433\u0430\u043C\u043C\u0430-\u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443."@uk . . "density"@en . "Distribusi khi-kuadrat"@in . . . "\uCE74\uC774\uC81C\uACF1 \uBD84\uD3EC"@ko . . . . . . . . . "Nella teoria della probabilit\u00E0 la distribuzione chi quadrato (o chi-quadro, indicata con ) \u00E8 la distribuzione di probabilit\u00E0 della somma dei quadrati di variabili aleatorie normali indipendenti. In statistica, il test chi quadrato \u00E8 un particolare test di verifica d'ipotesi che fa uso di questa distribuzione."@it . . . . . . . . "Chi-kwadraatverdeling"@nl . . . . "Distribuci\u00F3n \u03C7\u00B2"@es . . "\u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442"@uk . . "Chitv\u00E5f\u00F6rdelning"@sv . . "\u5361\u65B9\u5206\u5E03\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Achi-square distribution, \u03C7\u00B2-distribution\uFF0C\u6216\u5BEB\u4F5C\u03C7\u00B2\u5206\u5E03\uFF09\u662F\u6982\u7387\u8BBA\u4E0E\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\u5E38\u7528\u7684\u4E00\u79CD\u6982\u7387\u5206\u5E03\u3002k\u4E2A\u72EC\u7ACB\u7684\u6807\u51C6\u6B63\u6001\u5206\u5E03\u53D8\u91CF\u7684\u5E73\u65B9\u548C\u670D\u4ECE\u81EA\u7531\u5EA6\u4E3Ak\u7684\u5361\u65B9\u5206\u5E03\u3002\u5361\u65B9\u5206\u5E03\u662F\u4E00\u79CD\u7279\u6B8A\u7684\u4F3D\u739B\u5206\u5E03\uFF0C\u662F\u7D71\u8A08\u63A8\u8AD6\u4E2D\u5E94\u7528\u6700\u4E3A\u5E7F\u6CDB\u7684\u6982\u7387\u5206\u5E03\u4E4B\u4E00\uFF0C\u4F8B\u5982\u5047\u8AAA\u6AA2\u5B9A\u548C\u7F6E\u4FE1\u533A\u95F4\u7684\u8BA1\u7B97\u3002 \u7531\u5361\u65B9\u5206\u5E03\u5EF6\u4F38\u51FA\u4F86\u76AE\u723E\u68EE\u5361\u65B9\u6AA2\u5B9A\u5E38\u7528\u4E8E\uFF1A 1. \n* \u6A23\u672C\u67D0\u6027\u8CEA\u7684\u6BD4\u4F8B\u5206\u5E03\u8207\u6BCD\u9AD4\u7406\u8AD6\u5206\u5E03\u7684\u62DF\u5408\u4F18\u5EA6\uFF08\u4F8B\u5982\u67D0\u884C\u653F\u6A5F\u95DC\u7537\u5973\u6BD4\u662F\u5426\u7B26\u5408\u8A72\u6A5F\u95DC\u6240\u5728\u57CE\u93AE\u7684\u7537\u5973\u6BD4\uFF09\uFF1B 2. \n* \u540C\u4E00\u6BCD\u9AD4\u7684\u5169\u500B\u968F\u673A\u53D8\u91CF\u662F\u5426\u72EC\u7ACB\uFF08\u4F8B\u5982\u4EBA\u7684\u8EAB\u9AD8\u8207\u4EA4\u901A\u9055\u898F\u7684\u95DC\u806F\u6027\uFF09\uFF1B 3. \n* \u4E8C\u6216\u591A\u500B\u6BCD\u9AD4\u540C\u4E00\u5C6C\u6027\u7684\u540C\u8CEA\u6027\u6AA2\u5B9A\uFF08\u7FA9\u5927\u5229\u9EB5\u5E97\u548C\u58FD\u53F8\u5E97\u7684\u71DF\u696D\u984D\u6709\u6C92\u6709\u5DEE\u8DDD\uFF09\u3002\uFF08\u8A73\u898B\u76AE\u723E\u68EE\u5361\u65B9\u6AA2\u5B9A\uFF09"@zh . . . . . . . . "\u0641\u064A \u0646\u0638\u0631\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u0627\u062A \u0648\u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621\u060C \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0643\u064A-\u062A\u0631\u0628\u064A\u0639 (\u0623\u0648 \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0643\u0627\u064A) \u0647\u0648 \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A \u0645\u0633\u062A\u0645\u0631 \u0627\u0634\u062A\u0642 \u0627\u0633\u0645\u0647 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u062D\u0631\u0641 \u0627\u0644\u0623\u0628\u062C\u062F\u064A \u0627\u0644\u0625\u063A\u0631\u064A\u0642\u064A \u062E\u064A.\u064A\u0639\u062A\u0645\u062F \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u0639\u0644\u0649 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0626\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0645\u062D\u0633\u0648\u0628\u0629 (\u0625\u062D\u0635\u0627\u0626\u064A\u0629 \u062E\u064A \u062A\u0631\u0628\u064A\u0639 \u0623\u0648 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0643\u0627\u064A \u0641\u064A \u062A\u0644\u0643 \u0627\u0644\u062D\u0627\u0644\u0629)\u060C \u0648\u0645\u0646 \u062B\u0645 \u0627\u0641\u062A\u0631\u0627\u0636 \u0635\u062D\u0629 \u0641\u0631\u0636\u064A\u0629 \u0627\u0644\u0639\u062F\u0645 (\u0627\u0644\u0627\u0633\u062A\u0642\u0644\u0627\u0644\u064A\u0629). \u064A\u062A\u0645 \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644 \u0627\u0644\u062D\u0635\u0648\u0644 \u0639\u0644\u0649 \u0642\u064A\u0645\u0629 \u0623\u0643\u0628\u0631 \u0645\u0646 \u0623\u0648 \u062A\u0633\u0627\u0648\u064A \u062A\u0644\u0643 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0645\u062D\u0633\u0648\u0628\u0629 \u0627\u0639\u062A\u0645\u0627\u062F\u0627\u064B \u0639\u0644\u0649 \u062A\u0648\u0632\u064A\u0639 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0643\u0627\u064A Chi Square Distribution. \u0648\u0646\u0638\u0631\u0627\u064B \u0644\u0635\u0639\u0648\u0628\u0629 \u062D\u0633\u0627\u0628 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629 \u064A\u062F\u0648\u064A\u0627\u064B \u064A\u0641\u0636\u0644 \u0627\u0644\u0627\u0639\u062A\u0645\u0627\u062F \u0639\u0644\u0649 \u0645\u062E\u0631\u062C\u0627\u062A \u0628\u0631\u0646\u0627\u0645\u062C \u0644\u0644\u062D\u0635\u0648\u0644 \u0639\u0644\u0649 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u0629 \u0627\u0644\u0627\u062D\u062A\u0645\u0627\u0644\u064A\u0629."@ar . . "113424"^^ . . . . "En statistiques et en th\u00E9orie des probabilit\u00E9s, la loi du \u03C72 centr\u00E9e (prononc\u00E9 \u00AB khi carr\u00E9 \u00BB ou \u00AB khi-deux \u00BB) avec k degr\u00E9s de libert\u00E9 est la loi de la somme de carr\u00E9s de k lois normales centr\u00E9es r\u00E9duites ind\u00E9pendantes. La loi du \u03C72 est utilis\u00E9e en inf\u00E9rence statistique et pour les tests statistiques notamment le test du \u03C7\u00B2. La loi du \u03C7\u00B2 non centr\u00E9e g\u00E9n\u00E9ralise la loi du \u03C72."@fr . "En teor\u00EDa de la probabilidad y en estad\u00EDstica, la distribuci\u00F3n ji al cuadrado (tambi\u00E9n llamada distribuci\u00F3n de Pearson o distribuci\u00F3n ) con grados de libertad es la distribuci\u00F3n de la suma del cuadrado de variables aleatorias independientes con distribuci\u00F3n normal est\u00E1ndar. La distribuci\u00F3n chi cuadrada es un caso especial de la distribuci\u00F3n gamma y es una de las distribuciones de probabilidad m\u00E1s usadas en Inferencia Estad\u00EDstica, principalmente en pruebas de hip\u00F3tesis y en la construcci\u00F3n de intervalos de confianza."@es . . "Chi-squared_distribution"@en . . . . . . . . . "\u0420\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0445\u0438-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442"@ru . . . . "En estad\u00EDstica, la distribuci\u00F3 khi quadrat (pronunciat [xi] o [ci]), tamb\u00E9 anomenada khi quadrat de Pearson, \u00E9s una distribuci\u00F3 de probabilitat cont\u00EDnua amb un par\u00E0metre que representa els graus de llibertat de la variable aleat\u00F2ria: on s\u00F3n variables independents de distribuci\u00F3 normal, de mitjana 0 i vari\u00E0ncia 1. Aquesta distribuci\u00F3 s'expressa habitualment Se sol utilitzar la denominada prova khi quadrat com a test d'independ\u00E8ncia i com a test de bondat d'ajustament. La funci\u00F3 de densitat khi quadrat \u00E9s la seg\u00FCent: on i per a . \u00E9s la funci\u00F3 gamma. La funci\u00F3 de distribuci\u00F3 \u00E9s:"@ca . . . "In probability theory and statistics, the chi-squared distribution (also chi-square or -distribution) with degrees of freedom is the distribution of a sum of the squares of independent standard normal random variables. The chi-squared distribution is a special case of the gamma distribution and is one of the most widely used probability distributions in inferential statistics, notably in hypothesis testing and in construction of confidence intervals. This distribution is sometimes called the central chi-squared distribution, a special case of the more general noncentral chi-squared distribution. The chi-squared distribution is used in the common chi-squared tests for goodness of fit of an observed distribution to a theoretical one, the independence of two criteria of classification of qualitative data, and in confidence interval estimation for a population standard deviation of a normal distribution from a sample standard deviation. Many other statistical tests also use this distribution, such as Friedman's analysis of variance by ranks."@en . "\u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 (\u03C7\u00B2-\u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B) \u0437 'n' \u0441\u0442\u0443\u043F\u0435\u043D\u044F\u043C\u0438 \u0432\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u2014 \u043D\u0435\u043F\u0435\u0440\u0435\u0440\u0432\u043D\u0438\u0439 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B, \u0449\u043E \u0432\u0438\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u044F\u043A \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0441\u0443\u043C\u0438 \u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0456\u0432 'n' \u043D\u0435\u0437\u0430\u043B\u0435\u0436\u043D\u0438\u0445 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0438\u0445 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D \u0437 \u0441\u0442\u0430\u043D\u0434\u0430\u0440\u0442\u043D\u0438\u043C \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0438\u043C \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u043E\u043C. \u0422\u043E\u0431\u0442\u043E \u044F\u043A\u0449\u043E \u03BE1, ..., \u03BEn \u2014 \u043D\u0435\u0437\u0430\u043B\u0435\u0436\u043D\u0456 \u0441\u0442\u0430\u043D\u0434\u0430\u0440\u0442\u043D\u0456 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0456 \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0456 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438, \u0442\u043E \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u0430 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 Xn2=\u03BE12+...+\u03BEn2 \u043C\u0430\u0442\u0438\u043C\u0435 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 \u0437 'n' \u0441\u0442\u0443\u043F\u0435\u043D\u044F\u043C\u0438 \u0432\u0456\u043B\u044C\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456. \u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 \u0454 \u043E\u0434\u043D\u0438\u043C \u0437 \u043D\u0430\u0439\u0432\u0430\u0436\u043B\u0438\u0432\u0456\u0448\u0438\u0445 \u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456. \u0417\u043E\u043A\u0440\u0435\u043C\u0430 \u0432\u0456\u043D \u0432\u0438\u043A\u043E\u0440\u0438\u0441\u0442\u043E\u0432\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0443 \u043A\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0456\u044F\u0445 \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 (\u043D\u0430\u043F\u0440\u0438\u043A\u043B\u0430\u0434 \u043A\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0456\u0457 \u0443\u0437\u0433\u043E\u0434\u0436\u0435\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u041F\u0456\u0440\u0441\u043E\u043D\u0430). \u0420\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 \u0454 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043A\u043E\u0432\u0438\u043C \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u043C \u0433\u0430\u043C\u043C\u0430-\u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0443."@uk . "\u5361\u65B9\u5206\u5E03\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Achi-square distribution, \u03C7\u00B2-distribution\uFF0C\u6216\u5BEB\u4F5C\u03C7\u00B2\u5206\u5E03\uFF09\u662F\u6982\u7387\u8BBA\u4E0E\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\u5E38\u7528\u7684\u4E00\u79CD\u6982\u7387\u5206\u5E03\u3002k\u4E2A\u72EC\u7ACB\u7684\u6807\u51C6\u6B63\u6001\u5206\u5E03\u53D8\u91CF\u7684\u5E73\u65B9\u548C\u670D\u4ECE\u81EA\u7531\u5EA6\u4E3Ak\u7684\u5361\u65B9\u5206\u5E03\u3002\u5361\u65B9\u5206\u5E03\u662F\u4E00\u79CD\u7279\u6B8A\u7684\u4F3D\u739B\u5206\u5E03\uFF0C\u662F\u7D71\u8A08\u63A8\u8AD6\u4E2D\u5E94\u7528\u6700\u4E3A\u5E7F\u6CDB\u7684\u6982\u7387\u5206\u5E03\u4E4B\u4E00\uFF0C\u4F8B\u5982\u5047\u8AAA\u6AA2\u5B9A\u548C\u7F6E\u4FE1\u533A\u95F4\u7684\u8BA1\u7B97\u3002 \u7531\u5361\u65B9\u5206\u5E03\u5EF6\u4F38\u51FA\u4F86\u76AE\u723E\u68EE\u5361\u65B9\u6AA2\u5B9A\u5E38\u7528\u4E8E\uFF1A 1. \n* \u6A23\u672C\u67D0\u6027\u8CEA\u7684\u6BD4\u4F8B\u5206\u5E03\u8207\u6BCD\u9AD4\u7406\u8AD6\u5206\u5E03\u7684\u62DF\u5408\u4F18\u5EA6\uFF08\u4F8B\u5982\u67D0\u884C\u653F\u6A5F\u95DC\u7537\u5973\u6BD4\u662F\u5426\u7B26\u5408\u8A72\u6A5F\u95DC\u6240\u5728\u57CE\u93AE\u7684\u7537\u5973\u6BD4\uFF09\uFF1B 2. \n* \u540C\u4E00\u6BCD\u9AD4\u7684\u5169\u500B\u968F\u673A\u53D8\u91CF\u662F\u5426\u72EC\u7ACB\uFF08\u4F8B\u5982\u4EBA\u7684\u8EAB\u9AD8\u8207\u4EA4\u901A\u9055\u898F\u7684\u95DC\u806F\u6027\uFF09\uFF1B 3. \n* \u4E8C\u6216\u591A\u500B\u6BCD\u9AD4\u540C\u4E00\u5C6C\u6027\u7684\u540C\u8CEA\u6027\u6AA2\u5B9A\uFF08\u7FA9\u5927\u5229\u9EB5\u5E97\u548C\u58FD\u53F8\u5E97\u7684\u71DF\u696D\u984D\u6709\u6C92\u6709\u5DEE\u8DDD\uFF09\u3002\uFF08\u8A73\u898B\u76AE\u723E\u68EE\u5361\u65B9\u6AA2\u5B9A\uFF09"@zh . . . . . . . "Chitv\u00E5f\u00F6rdelning alternativt chikvadratf\u00F6rdelning, \u03C7\u00B2-f\u00F6rdelning, \u00E4r inom matematisk statistik en kontinuerlig sannolikhetsf\u00F6rdelning med t\u00E4thetsfunktionen d\u00E4r \u03BD \u00E4r antalet frihetsgrader. V\u00E4ntev\u00E4rdet E(X) och variansen V(X) ges av"@sv . . . . . . . "En statistiques et en th\u00E9orie des probabilit\u00E9s, la loi du \u03C72 centr\u00E9e (prononc\u00E9 \u00AB khi carr\u00E9 \u00BB ou \u00AB khi-deux \u00BB) avec k degr\u00E9s de libert\u00E9 est la loi de la somme de carr\u00E9s de k lois normales centr\u00E9es r\u00E9duites ind\u00E9pendantes. La loi du \u03C72 est utilis\u00E9e en inf\u00E9rence statistique et pour les tests statistiques notamment le test du \u03C7\u00B2. La loi du \u03C7\u00B2 non centr\u00E9e g\u00E9n\u00E9ralise la loi du \u03C72."@fr . . . "321"^^ . . . . . . "\u0420\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u0301\u043D\u0438\u0435 (\u0445\u0438-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0301\u0442) \u0441 \u0441\u0442\u0435\u043F\u0435\u043D\u044F\u0301\u043C\u0438 \u0441\u0432\u043E\u0431\u043E\u0301\u0434\u044B \u2014 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0441\u0443\u043C\u043C\u044B \u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043E\u0432 \u043D\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043C\u044B\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043D\u0434\u0430\u0440\u0442\u043D\u044B\u0445 \u043D\u043E\u0440\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u044B\u0445 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u044B\u0445 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D."@ru . . "1122473820"^^ . . "\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\uFF08\u30AB\u30A4\u306B\u3058\u3087\u3046\u3076\u3093\u3077\u3001\u30AB\u30A4\u3058\u3058\u3087\u3046\u3076\u3093\u3077\uFF09\u3001\u307E\u305F\u306F\u03C72\u5206\u5E03\u306F\u78BA\u7387\u5206\u5E03\u306E\u4E00\u7A2E\u3067\u3001\u63A8\u8A08\u7D71\u8A08\u5B66\u3067\u6700\u3082\u5E83\u304F\u5229\u7528\u3055\u308C\u308B\u3082\u306E\u3067\u3042\u308B\u3002\u30D8\u30EB\u30E1\u30EB\u30C8\u306B\u3088\u308A\u767A\u898B\u3055\u308C\u3001\u30D4\u30A2\u30BD\u30F3\u306B\u3088\u308A\u547D\u540D\u3055\u308C\u305F\u3002 \u72EC\u7ACB\u306B\u6A19\u6E96\u6B63\u898F\u5206\u5E03\u306B\u5F93\u3046 k \u500B\u306E\u78BA\u7387\u5909\u6570 X1, \u2026, Xk \u3092\u3068\u308B\u3002\u3053\u306E\u3068\u304D\u3001\u7D71\u8A08\u91CF \u306E\u5F93\u3046\u5206\u5E03\u306E\u3053\u3068\u3092\u81EA\u7531\u5EA6 k \u306E\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u3068\u547C\u3076\u3002 \u666E\u901A\u306F\u3053\u308C\u3092 \u3068\u66F8\u304F\u3002\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u306F k \u3068\u3044\u30461\u500B\u306E\u6BCD\u6570\u3092\u3082\u3064\u3002\u3053\u308C\u306F Xi \u306E\u81EA\u7531\u5EA6\u306B\u7B49\u3057\u3044\u6B63\u306E\u6574\u6570\u3067\u3042\u308B\uFF08\u5834\u5408\u306B\u3088\u3063\u3066\u306F\u975E\u6574\u6570\u81EA\u7531\u5EA6\u306E\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u3082\u7528\u3044\u3089\u308C\u308B\uFF09\u3002\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u306F\u30AC\u30F3\u30DE\u5206\u5E03\u306E\u7279\u6B8A\u306A\u5834\u5408\u306B\u5F53\u305F\u308B\u3002 \u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03\u306F\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u691C\u5B9A\u3068\u7DCF\u79F0\u3055\u308C\u308B\u591A\u304F\u306E\u691C\u5B9A\u6CD5\u306E\u307B\u304B\u3001\u306A\u3069\u306B\u3082\u5229\u7528\u3055\u308C\u308B\u3002"@ja . . "\u5361\u65B9\u5206\u4F48"@zh . . . . "De chi-kwadraatverdeling of \u03C72-verdeling is afgeleid van de normale verdeling en verbonden met de verdeling van de steekproefvariantie van een aselecte steekproef uit een normale verdeling. Het is de verdeling van de som van de kwadraten van onderling onafhankelijke standaard-normaal verdeelde variabelen , dus van: De parameter wordt het aantal vrijheidsgraden genoemd. De chi-kwadraatverdeling is een speciaal geval van de gamma-verdeling."@nl . "En teor\u00EDa de la probabilidad y en estad\u00EDstica, la distribuci\u00F3n ji al cuadrado (tambi\u00E9n llamada distribuci\u00F3n de Pearson o distribuci\u00F3n ) con grados de libertad es la distribuci\u00F3n de la suma del cuadrado de variables aleatorias independientes con distribuci\u00F3n normal est\u00E1ndar. La distribuci\u00F3n chi cuadrada es un caso especial de la distribuci\u00F3n gamma y es una de las distribuciones de probabilidad m\u00E1s usadas en Inferencia Estad\u00EDstica, principalmente en pruebas de hip\u00F3tesis y en la construcci\u00F3n de intervalos de confianza."@es . . . "In probability theory and statistics, the chi-squared distribution (also chi-square or -distribution) with degrees of freedom is the distribution of a sum of the squares of independent standard normal random variables. The chi-squared distribution is a special case of the gamma distribution and is one of the most widely used probability distributions in inferential statistics, notably in hypothesis testing and in construction of confidence intervals. This distribution is sometimes called the central chi-squared distribution, a special case of the more general noncentral chi-squared distribution."@en . . "Die Chi-Quadrat-Verteilung bzw. -Verteilung (\u00E4ltere Bezeichnung: Helmert-Pearson-Verteilung, nach Friedrich Robert Helmert und Karl Pearson) ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung \u00FCber der Menge der nichtnegativen reellen Zahlen. \u00DCblicherweise ist mit \u201EChi-Quadrat-Verteilung\u201C die zentrale Chi-Quadrat-Verteilung gemeint. Die Chi-Quadrat-Verteilung hat einen einzigen Parameter, n\u00E4mlich die Anzahl der Freiheitsgrade . Sie ist eine der Verteilungen, die aus der Normalverteilung abgeleitet werden kann: Hat man Zufallsvariablen , die unabh\u00E4ngig und standardnormalverteilt sind, so ist die Chi-Quadrat-Verteilung mit Freiheitsgraden definiert als die Verteilung der Summe der quadrierten Zufallsvariablen . Solche Summen quadrierter Zufallsvariablen treten bei Sch\u00E4tzfunktionen wie der Stichprobenvarianz zur Sch\u00E4tzung der empirischen Varianz auf. Die Chi-Quadrat-Verteilung erm\u00F6glicht damit unter anderem ein Urteil \u00FCber die Kompatibilit\u00E4t eines vermuteten funktionalen Zusammenhangs (Abh\u00E4ngigkeit von der Zeit, Temperatur, Druck etc.) mit empirisch ermittelten Messpunkten. Kann z. B. eine Gerade die Daten erkl\u00E4ren, oder braucht man doch eine Parabel oder vielleicht einen Logarithmus? Man w\u00E4hlt verschiedene Modelle aus, und dasjenige mit der besten Anpassungsg\u00FCte, dem kleinsten Chi-Quadrat-Wert, bietet die beste Erkl\u00E4rung der Daten. So stellt die Chi-Quadrat-Verteilung durch die Quantifizierung der zuf\u00E4lligen Schwankungen die Auswahl verschiedener Erkl\u00E4rungsmodelle auf eine numerische Basis. Au\u00DFerdem erlaubt sie, wenn man die empirische Varianz bestimmt hat, die Sch\u00E4tzung des Vertrauensintervalls, das den (unbekannten) Wert der Varianz der Grundgesamtheit mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit einschlie\u00DFt. Diese und weitere Anwendungen sind und im Artikel Chi-Quadrat-Test beschrieben. Die Chi-Quadrat-Verteilung wurde 1876 eingef\u00FChrt von Friedrich Robert Helmert, die Bezeichnung stammt von Karl Pearson (1900)."@de . . . . . "Chitv\u00E5f\u00F6rdelning alternativt chikvadratf\u00F6rdelning, \u03C7\u00B2-f\u00F6rdelning, \u00E4r inom matematisk statistik en kontinuerlig sannolikhetsf\u00F6rdelning med t\u00E4thetsfunktionen d\u00E4r \u03BD \u00E4r antalet frihetsgrader. V\u00E4ntev\u00E4rdet E(X) och variansen V(X) ges av"@sv . . "\u30AB\u30A4\u4E8C\u4E57\u5206\u5E03"@ja . . "321"^^ . "Distribuci\u00F3 khi quadrat"@ca . . . "Rozk\u0142ad chi kwadrat (zapisywany tak\u017Ce jako ) \u2013 rozk\u0142ad zmiennej losowej, kt\u00F3ra jest sum\u0105 kwadrat\u00F3w niezale\u017Cnych zmiennych losowych o standardowym rozk\u0142adzie normalnym. Liczb\u0119 naturaln\u0105 nazywa si\u0119 liczb\u0105 stopni swobody rozk\u0142adu zmiennej losowej. Je\u017Celi ci\u0105g niezale\u017Cnych zmiennych losowych oraz: to: czyli s\u0142ownie: Zmienna losowa ma rozk\u0142ad chi kwadrat o stopniach swobody. Rozk\u0142ad chi kwadrat ma du\u017Ce znaczenie w statystyce, mi\u0119dzy innymi w te\u015Bcie chi-kwadrat, kt\u00F3ry wzi\u0105\u0142 od niego swoj\u0105 nazw\u0119."@pl .