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       정규분포 따르는 자료를 곱한 값이나 곱한 값을 더한 경우에는 카이제곱,,chi-square,,분포를 따른다. ([[카이제곱분포,chi-squared_distribution]]) 카이제곱분포는 두 자료의 차이가 아니라, 차이의 제곱을 가지고 통계적으로 비교하는 경우에 많이 사용되는 분포이다. 이와 유사하지만 [[분산,variance]]을 비교하는 경우에는 제곱의 합을 총 돗수로 나누는 형태가 되는데, 이는 F-분포([[F분포,F-distribution]])를 따르게 된다.
• 가능도,likelihood
       rel. [[자유도,degree_of_freedom]], [[카이제곱분포,chi-squared_distribution]]
• 감마분포,gamma_distribution
        k가 반정수고 θ=2일 때 [[카이제곱분포,chi-squared_distribution]]
       [[카이제곱분포,chi-squared_distribution]]는 '''감마분포'''의 특수한 경우임.
• 연속확률분포,continuous_probability_distribution
        [[카이제곱분포,chi-squared_distribution]]
• 자유도,degree_of_freedom
       [[t분포,t-distribution]]와 [[카이제곱분포,chi-squared_distribution]]가 특히 자주 같이 언급되는데 어떤 관련인지 chk
• 확률분포,probability_distribution
        [[카이제곱분포,chi-squared_distribution]]

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