r语言中生成50个卡方分布的函数
计量经济学LM怎么计算？
计量经济学LM怎么计算？
LM统计量Obs*R-squared它渐进服从卡方分布，如果太大，这拒绝原假设
在eviews中看p值即可，如果p值比较小，比如小于0.005，则拒绝原假设，认为原模型存在自相关。
卡方分布的期望推导？
若X为随机变量，且X满足 X ～ χ 2 ( n )，则它的期望E(X)n，方差D(X)2n
white检验的辅助方程？
比较怀特统计量n*R^2与相应卡方分布χ2的临界值 自由度为辅助回归方程中解释变量的个数R^2 为可决系数如果怀特检验量大于临界值,则拒绝同方差假设, 及存在异方差,反之不存在异方差
卡方分布特征函数？
N1...Nn是相互独立的N(0,1)分布 x2(n)N1 N2 ...Nn t(n-1) X均值/((X12 ...Xn2)/根号n) f(m,n)(x2(m)/m)/(x2(n)/n)
卡方分布的概率怎么求？
y就是那个遵循卡方分布的随机变量，它等于x1，x2，x3，x4......xN平方和，需注意这些X都必须互相独立的标准正态分布
n是自由度，它等于x的个数，即独立随即变量的个数。
T分布，是由一个标准正态分布（X）和一个卡方分布（Y）除以他的自由度（n）的商的平方根做除法得到的。F分布是两个卡方分布除以各自自由度后做除法得到得，概率密度中那个y的确就是F。
对于任意正整数x，自由度为v的卡方分布是一个随机变量X的机率
分布。
k方分布公式？
设XX12 X22 X32 ·····Xn2 即X服从自由度为n的卡方分布 E(X)E(X12) E(X22) E(X32) ·····E(Xn2) 又因为X1····Xn服从标准正态分布
所以E（X12）∫（上下限分别为±∞）（x2f（x）dx 【f(x)是标准正态分布的概率密度函数】然后把这个积分求出可以得E(X12)1 所以E(X)E(X12) E(X22) E(X32) ·····E(Xn2)n