卡方分佈

這是伽瑪分佈，其中 \(L=0.0\)、\(S=2.0\) 且 \(\alpha=\nu/2\)，而 \(\nu\) 稱為自由度。如果 \(Z_{1}\ldots Z_{\nu}\) 都是標準常態分佈，則 \(W=\sum_{k}Z_{k}^{2}\) 具有（標準）卡方分佈，自由度為 \(\nu\)。

標準形式（最常用於標準形式）具有 \(x\geq0\) 的支持。

\begin{eqnarray*} f\left(x;\alpha\right) & = & \frac{1}{2\Gamma\left(\frac{\nu}{2}\right)}\left(\frac{x}{2}\right)^{\nu/2-1}e^{-x/2}\\ F\left(x;\alpha\right) & = & \frac{\gamma\left(\frac{\nu}{2},\frac{x}{2}\right)}{\Gamma(\frac{\nu}{2})}\\ G\left(q;\alpha\right) & = & 2\gamma^{-1}\left(\frac{\nu}{2},q{\Gamma(\frac{\nu}{2})}\right)\end{eqnarray*}

其中 \(\gamma\) 是下不完全伽瑪函數，\(\gamma\left(s, x\right) = \int_0^x t^{s-1} e^{-t} dt\)。

\[M\left(t\right)=\frac{\Gamma\left(\frac{\nu}{2}\right)}{\left(\frac{1}{2}-t\right)^{\nu/2}}\]

\begin{eqnarray*} \mu & = & \nu\\ \mu_{2} & = & 2\nu\\ \gamma_{1} & = & \frac{2\sqrt{2}}{\sqrt{\nu}}\\ \gamma_{2} & = & \frac{12}{\nu}\\ m_{d} & = & \frac{\nu}{2}-1\end{eqnarray*}

實作： scipy.stats.chi2