它是由一组独立的标准正态分布的随机变量的平方和所得到的。
卡方分布的形状取决于自由度参数，自由度越大，分布越趋近于对称。
卡方分布在统计学中有着广泛的应用，特别是在假设检验和置信区间的构造中。
它经常被用来分析两个或多个随机变量之间的走势性或相关性。
卡方分布的概率密度函数取决于自由度参数，其具体形式为f(x;k) = (1/(2^(k/2) * Γ(k/2))) * (x^(k/2 - 1) * exp(-x/2))，其中x为随机变量的取值，k为自由度参数，Γ为伽马函数。
卡方分布的概率密度函数曲线呈现出类似正态分布的钟形曲线，但相比正态分布更为偏斜。
这是因为卡方分布是由标准正态分布的平方和构成，平方运算引入了非线性的影响，导致分布的形状非对称。
当自由度增加时，卡方分布逐渐趋近于正态分布的形状，更接近对称。
总的来说，卡方分布的概率密度函数曲线是一种非对称的正偏斜分布，具有广泛的应用。