先看看球坐标: 扩大到n维球体,因为球坐标中只有一个r,其它都是角度,所以其体积元为: 图1 这个多维求坐标不必多想,就是图1中这个意思就行了。 再考虑卡方分布: 其分布函数为: 注意,这里的x还是标准正态分布,因为并没有进行什么变换。 再进行n维球坐标变换: 因为r与其它参数无关,所以可以把r的积分与其它参数的积分分离开来,其它参数积分的结果用大写的Ck表示,得到: 图a 再假设h(r)与H(r)之间为原函数与求导的关系: 其中H(0)为0,得到 这里y的指数出现了k/2,这个k也就是卡方分布里面变量的个数,它对应着球坐标中的维数 图1 因为概率密度之和为1,所以 因此Ck可以倍求出来 最后将Ck代入图1,就得到了卡方分布的概率密度。 这种方法和前面那些方法对比,似乎更简洁一些。 这种方法似乎也可以解释一点卡方分布和伽马函数(阶乘)的关系,因为随着卡方函数中变量的增加,图a的积分号中出现了r的k次方,而这是一种连乘的关系,和阶乘有着某种相似之处。不知道这种解释能不能说得通? |
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