它的定义是基于自由度的参数，自由度越大，分布越接近正态分布。
卡方分布在一些统计方法中扮演着重要角色，比如卡方检验、卡方拟合优度检验等。
卡方分布可以通过平方和的方式来表示，其概率密度函数是非对称的，且所有的数值都为正。
在实际应用中，卡方分布的主要用途是通过计算统计量与临界值的比较来确定是否拒绝一个假设。
例如，在医学研究中，可以使用卡方分布来判断某种治疗方法是否对治疗效果产生统计显著影响。
卡方分布的形状通常由自由度参数决定。
在实际应用中，我们常常需要计算卡方分布的累积概率，即某个观察值小于或等于特定值的概率。
这可以帮助我们定量地评估观察结果与期望结果之间的偏离程度。
总之，卡方分布是一种用于统计相关性和假设检验的概率分布。
熟练理解和使用卡方分布可以帮助我们在数据分析和推断过程中做出可靠的决策。