關係：

假設有兩個分類變數X和Y，它們的值域分另為(x1,x2)和(y1,y2)，其樣本頻數列聯表為:

y1 y2 總計

x1 a b a+b

x2 c d c+d

總計 a+c b+d a+b+c+d

若要推斷的論述為H1:“X與Y有關係”，可以利用獨立性檢驗來考察兩個變數是否有關係，並且能較精確地給出這種判斷的可靠程度。具體的做法是，由表中的資料算出隨機變數K42的值(即K的平方)K.2=n(ad-b c)~2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)】其中n=a+b+c+d為樣本容量

KA2的值越大，說明“X與Y有關係”成立的可能性越大。

k的平方是對某項事物機率的統計檢驗。

k的平方的觀測值是實際頻數與理論頻數差值平方與理論頻數之比的累計和. K的平方的觀測值越大,說明“X與Y有關係”成立的可能性越大。

以上就是k的平方與機率之間的關係。k的平方=k×k是高中知識，應用的還是比較多的，建議可以結合書上的例題看一看。

幾何分佈（Geometric distribution）是離散型機率分佈。其中一種定義為：在n次伯努利試驗中，試驗k次才得到第一次成功的機率。詳細地說，是：前k-1次皆失敗，第k次成功的機率。幾何分佈是帕斯卡分佈當r=1時的特例。

在伯努利試驗中，成功的機率為p，若ξ表示出現首次成功時的試驗次數，則ξ是離散型隨機變數，它只取正整數，且有P(ξ=k)=(1-p)的(k-1)次方乘以p (k=1，2，…，0<p<1)，此時稱隨機變數ξ服從幾何分佈。它的期望為1/p，方差為(1-p)/(p的平方)。