카이제곱 분포는 k개의 서로 독립적인 표준정규 확률변수를
각각 제곱한 다음 합해서 얻어지는 분포이다.
이 때 k를 자유도라고 하며, 카이제곱 분포의 매개변수가 된다.
카이제곱 분포는 신뢰구간이나 가설검정 등의 모델에서 자주 등장한다.

카이제곱분포 개념정리를 해보자. 보통 무엇인가를 조사하고 분석할 때,
데이터들의 중심위치를 파악하는 것이 중요한데, 이 중심위치를 표현하는 대표적인 척도가 평균이다.
그리고 평균에서 데이터들이 흩어져 있는 정도, 즉 치우침을 표현하는 척도가 표준편차와 분산이다.
그런데 표준편차의 경우에는 –값 때문에 사용하기가 불편해서, 그 제곱인 분산을 많이 사용한다고 했다.
그래서 통계에서는 표준편차가 있음에도 치우침을 파악하기 위해 분산을 많이 사용하는데,
이 분산이 퍼져있는 모습을 분포로 만든 것이 카이제곱분포다

카이제곱분포는 데이터나 집단의 분산을 추정하고 검정할 때 많이 사용하는데,
분산의 제곱된 값을 다루기 때문에χ^2분포(Chi-square distribution)라고 불린다
카이제곱분포의 특징 중 하나는 제곱된 값 분산을 다루기 때문에,
-값은 존재하지 않고 +값만 존재한다.

그래서 정규분포 그래프와 비교해보면, 정규분포는 -값도 다루기 때문에
좌우가 모두 발달하여 좌우대칭인 모양을 하는 반면,
카이제곱분포는 +값만 다루기 때문에 한쪽만 유달리 발달하여
오른쪽 꼬리가 긴 비대칭 모양을 하고 있다