X~N(0,1) f(x)=(2π)^(-0.5)exp(-0.5*x^2) Let y=x^2 => x=±(y)^(0.5) |J|=0.5*(y)^(-0.5) for all y g(y)=f((y)^(0.5))*|J|+f((y)^(0.5))*|J| =2*(2π)^(-0.5)*exp(-0.5*y)*0.5*(y)^(-0.5) =(2π)^(-0.5)*(y)^(-0.5)*exp(-0.5*y) Z~卡方(1) => h(z)=(2π)^(-0.5)*z^(-0.5)*exp(-0.5*z) => X^2~卡方(1) 这只是其中一种方法 虽然不知道你需要多少程度的机率 但是最好能从几个常用的机率工具开始学起 ※ 引述《Uptodate (Up to date)》之铭言： : 大家好.. : 我学的是生物统计 : 主要知识是下面这本书为主 : http://www.sanmin.com.tw/page-product.asp?pf_id=000355753 : 进阶应用生物统计学 : I S B N：9867840372 : 作 者：史丽珠 : 因为probability distribution在生物统计学里面有点被忽略掉 : 所以现在从头学习常见的distribution : 可是很多东西似懂非懂 : 例如: : chi-square distribution是 : k个Standard Normal distribution的random variable的Sum of square : 然後k是自由度 : 所以就画出各式各样不同自由度的chi-square distribution : 我想要向各位前辈请教一个非常简单的问题 : 多个random variable的相加该如计算呢?? : 能否请前辈以 k=2的chi-square distribution为例子 : 两个Standard Normal distribution平方相加 : 教导我如何计算并且精确画出k=2的chi-square distribution : 感激不尽... : 并赠送100P币 -- 大部份人都是「别人」。他们的想法是别人的意见 他们的生活模仿别人，甚至他们的热情也只是承袭引用别人的…… 只有去除掉一切的文化，才能找到自己。 Oscar Wilde - 王尔德 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.114.34.182