利用t分布与标准正态分布，卡方分布及F分布的关系计算，具体方法如下：

随机事件http://www.rixia.cc数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收日夏养花网到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。

扩展资料

在实际应用上，常考虑一组数据具有近似于正态分布的概率分布。若其假设正确，则约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，

约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”。

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服从F分布，第一自由度为1，第二自由度为n。T分布近似于正态分布，所以P（|T|>q）=P（T>q或Tq）=a/2www.rixia.cc，PT。

设T服从自由度为n的T分布，则T平方服从F分布，第一自由度为1，第二自由度为n。

t分布曲线形态与n(确切地说与自由度v)大小有关。与标准正态分布曲线相比，自由度v越小，t分布曲线愈平坦，曲线中间愈低，曲线双侧尾部翘得愈高;自由度v愈大，t分布曲线愈接近正态分布曲线，当自由度v=∞时，t分布曲线为标准正态分布曲线。

扩展资料：

在概率论和统计学中，学生t-分布（Student's t-distribution）经常应用在对呈正态分布的总体的均值进行估计。它是对两个样本均值差异进行显著性测试的学生t测定的基础。t检定改进了Z检定（en:Z-test），不论样本数量大或小皆可应用。

当母群体的标准差是未知的但却又需要估计时，我们可以运用学生t-分布。

学生t-分布可简称为t分布。其推导由威廉戈塞于1908年首先发表，当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作。因为不能以他本人的名义发表，所以论文使用了学生（Student）这一笔名。之后t检验以及相关理论经由罗纳德费雪的工作发扬光大，而正是他将此分布称为学生分布。

参考资料来源：百度百科-T分布