t分布的自由度取值范围
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- 2025-05-06 22:00:49
在概率论和统计学中,t-分布(t-distribution)用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。
如果总体方差已知(例如在样本数量足够多时),则应该用正态分布来估计总体均值。自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数。 扩展资料 t分布曲线形态与n(确切地说与自由度df)大小有关。与标准正态分布曲线相比,自由度df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df愈大,t分布曲线愈接近正态分布曲线,当自由度df=∞时,t分布曲线为标准正态分布曲线。自由度:通常df=n-k。其中n为样本数量,k为被限制的条件数或变量个数,或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。统计学上,自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时,样本中独立或能自由变化的.数据的个数,称为该统计量的自由度。一般来说,自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说,变异数的定义是样本减平均值(一个由样本决定的衍生量),因此对N个随机样本而言,其自由度为N-1。
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