在统计学中，抽样分布是进行统计推断的重要基础，而X²分布（卡方分布）作为三大抽样分布之一，在假设检验和置信区间估计中扮演着关键角色。本文旨在探讨X²分布的定义、性质及其在实际应用中的重要性。首先，文章将介绍X²分布的基本概念和数学形式，包括其概率密度函数和累积分布函数。其次，将详细讨论X²分布在统计推断中的应用，如卡方检验、拟合优度检验以及独立性检验等。最后，通过实例分析展示X²分布如何帮助研究者从样本数据中得出关于总体参数的可靠结论。通过本文的阐述，读者将能够更好地理解X²分布的理论基础及其在统计学中的实际价值。
