t分布

设X服从标准状态分布,Yn服从自由度为n的卡方分布,且X与Yn相互独立,则Tn=X/(Yn/n)^0.5服从自由度为n的t分布我们知道Yn可表示成n个相互独立同服从的标准正态随机变量的平方和,即Yn=

y/9服从卡方19这个你理解吧?t分布上面是一个标准正态.下面是一个卡方分布除以自由度然后开方.这个条件正好满足啊

第一,要知道自己的实验的自由度.第二,要确定下自己的置信度.比如置信度在95%,自由度为6的一组数据,查阅t分布表的时候就是查阅α=0.05（双侧）,n=6的一个数字.

F分布,及t分布的读法和英文F,t一样X2分布读作ka（一声）fang（一声）分布

t-分布（也叫学生分布,迄今最常用的分布）    1、由来：是Fisher将Gosset的经验结论进行了数学化而得出的.   &n

实际上,只要样本容量足够大,任何数据的分布都趋向正态分布.

解法二是多余的``其实应该用单侧检验比较好``因为问题是问『x的平均值是否大於220』``而不是『x的平均值是否偏离220』`

以X^2分布为例子吧x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...是新的统计量!而t分布,F分布

服从F(1,n)至于为什么,你只需要看看t和F的定义式即可.再问：但是书上的答案是服从自由度为n的t分布，然后我就醉了再答：书上答案错了。t的平方就是F分布。再问：再答：服从卡方1再问：能解释一下下吗

第一,要知道自己的实验的自由度.第二,要确定下自己的置信度.比如置信度在95%,自由度为6的一组数据,查阅t分布表的时候就是查阅α=0.05（双侧）,n=6的一个数字.希望能够帮到你.

卡方分布主要是主要是列联分析,F分布主要是方差分析,T分布主要是小样本分析.

那个x平方分布是卡方分布吧.正态分布是一种函数分布,而t分布,卡方分布,F分布都是统计分布,因而第一个和后三个是本质性的不同.卡方分布适用于你和有毒检验和独立性检验,以及对总体方差的估计和检验；t分布

a分位点应该是x=a右边的图像与x轴所夹图形面积为a,也就是a是上分位点1-a这一点按我上一行的叙述应该是1-a上分位点,该点应为a分位点关于y轴的对称点你可以画图看看

t分布:t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>2)x平方分布X^2(n)mu=n,sigma^2=2nF分布F(m,n),mu=n/(n-2),sigma^2=2n^2(n+m-2)/

这三个分布都是基于正态分布变形得到的,在实际中只能用来做假设检验.比如,已知样本X都是服从正态分布的样本,而且方差未知,那么,检验X的均知就会用到t分布,其他的情况也类似,可以看看数理统计相关内容

t分布的使用使用分布表的时候要有置信度和自由度两个数据,t分布给出的α是由100%减去给定的置信度后得到的.如果在90%的置信度下作出一个估计,那么就要查t分布表中,α=0.10那一栏（100%-90

Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以（一个X^2分布除以它的自由度然后开根号）,F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除比如X是一个Z分布,Y(n)=X1

第一,要知道自己的实验的自由度.第二,要确定下自己的置信度.比如置信度在95%,自由度为6的一组数据,查阅t分布表的时候就是查阅α=0.05（双侧）,n=6的一个数字.

t分布是单峰分布,以0为中心,左右对称,类似于标准正态分布.随着自由度逐渐增大,t分布逐渐逼近标准正态分布.当自由度趋于无穷时,t分布就完全成为标准正态分布.再问：当自由度不趋于无穷的时候的t分布是正

ta=-t1-a是因为t分布是以0为中心对称的