표본의 원소가 표준정규분포를 나타내면, 표본공간 $\mathbb{R}^n$에 확률을 부여하여 다변량 표준정규분포로 표현할 수 있습니다.
표본의 원소가 독립인 표본의 크기 n을 차원으로 하는 표본공간에서 평균벡터는 아래처럼 정의됩니다.
$$M = (\bar{X},\, \bar{X},\, \ldots,\, \bar{X}) \in \mathbb{R}^{n}$$
원점에서 평균점까지를 평균벡터로 표현할 수 있습니다. 평균벡터는 모든 성분이 동일하므로
$$M = (\bar{X}, \bar{X}, \ldots, \bar{X})$$
평균벡터의 크기(norm)는 다음과 같습니다.
$$\|M\|
= \sqrt{\bar{X}^{2} + \bar{X}^{2} + \cdots + \bar{X}^{2}}
= \sqrt{n\,\bar{X}^{2}}
= \sqrt{n}\,|\bar{X}|$$
표본평균을 분포로 표현하면
$$\bar{X} \sim N(0, 1/n)$$
정규화(normalizing)하면
$$\sqrt{n}\,\bar{X} \sim N(0,1)$$
거리로 표현하면
$$\|M\| = \left|\sqrt{n}\,\bar{X}\,\right| \sim |Z|$$
따라서, 원점에서 평균까지의 거리는 자유도 1인 카이분포입니다.
$$\|M\| \sim \chi_{1}$$