distribuzione T è un argomento molto importante all'interno di statistiche. Questa pagina è basato sulla distribuzione t, prima breve descrizione è dato sulla distribuzione t, e ulteriormente le proprietà della distribuzione t sono forniti. Prendete questo apprendimento e di ottenere statistiche di qualità tabella di distribuzione dello studente help.The arriva sotto i tavoli di distribuzione di probabilità. Le tabelle che possono essere inclusi nella distribuzione di probabilità sono tavolo cumulativa di distribuzione, valore critico superiore della tabella di distribuzione studenti t, valore critico superiore della distribuzione F, valore critico superiore per la distribuzione chi-quadrato, valore critico per la distribuzione t, e il valore critico superiore per la tabella di distribuzione PPCC. In questa sezione vedremo sulla distribuzione t-table.t distribuzione dello studente non è altro che una distribuzione continua, che si pone per una piccola distribuzione. Se vogliamo stimare la funzione di distribuzione normale per un piccolo campione allora prenderemo la distribuzione normale. E 'caso speciale della distribuzione. Consideriamo una piccola dimensione del campione n, tratto da una popolazione normale con la media? E deviazione standard s. Se essere 'barx' e s 'Sigma' il campione media e deviazione standard, quindi le statistiche di distribuzione t è definita, t = '(barx - mu) /(Sigma)' 'sqrt (n)' o t = '( Barx - mu) /(Sigma) '' sqrt (n - 1) 'dove v = n - 1 indica la funzione di distribuzione di T.If calcoliamo statistiche distribuzione t per ogni campione, si ottiene la distribuzione campionaria per t. Questa distribuzione noto come le statistiche di Student, è dato byy = y0 /(1 + t2) /v) (v + 1) /2Student t distributionBelow sono proprietà di distribuzione t di Student per un apprendimento distribuzione t completo: Proprietà 1: La distribuzione t curva è simmetrica rispetto alla linea t = 0. è come la curva normale, Dal momento che, anche se solo poteri di t-statistiche di distribuzione compaiono nell'equazione di cui sopra. Ma è più visiera rispetto alla curva normale con la stessa distribuzione. La t-curva si avvicina l'asse orizzontale meno rapidamente rispetto alla curva normale. Anche t- curva di statistiche di distribuzione raggiunge il suo valore massimo al tempo t = 0, così che il suo modo coincide con la mean.Property 2: La forma di limitazione di statistiche t-distribuzione è quando v '->' 'oo' è data da yoe- 1/2 t ^ 2 che è una curva normale. Questo dimostra che t è distribuita normalmente per la grande distribuzione samples.More t propertiesThe proprietà P che viene dato il valore di t supererà t BYP = 'int_t ^ ooydx' I valori di t sono stati tabulati per vari valori di v da 1 a 30 .property 4: momenti sulla meanAll i momenti di ordine aggiuntivo intorno alla media sono pari a zero, a causa della sua simmetria rispetto alla linea t = 0Even momenti di ordine intorno alla media sono? = '(V) /(V-2)',? = '(3v ^ 2) /((v - 2) (v -... 4))' Le statistiche t di distribuzione è spesso usato nei test di ipotesi sulla media quando la deviazione standard della popolazione s non è nota.