怎麼理解統計學中t分佈統計學中t,p,f是什麼意思?

2021-03-05 09:21:46 字數 1871 閱讀 6847

1樓:津人依夢趣談體育

t分佈是用來估計總體的均值的,該總體的均值呈正態分佈且方差未知,是根據小樣本來估計的。

t分佈是學生t-分佈的簡稱。2023年威廉·戈塞于帥先發表其推導。他用學生(student),作為筆名發表了**。後羅納德·費雪將該理論發揚光大,且他將此分佈叫做學生分佈。

t分佈的曲線形態和自由度n有著密切關係,。相比於標準正態分佈的曲線,n值越小,t分佈的曲線就越平坦,曲線的中間部分越低,其雙側尾部就翹得更高。反之,t分佈曲線接近正態分佈曲線,當n趨於無窮大的時候,t分佈曲線就是正態分佈曲線。

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t分佈特徵和作用:

1、以0為中心,左右對稱的單峰分佈;

2、t分佈是一簇曲線,其形態變化與n(確切地說與自由度df)大小有關。自由度df越小,t分佈曲線越低平;自由度df越大,t分佈曲線越接近標準正態分佈(u分佈)曲線,t(n)分佈與標準正態n(0,1)的密度函式。

3、隨著自由度逐漸增大,t分佈逐漸接近標準正態分佈。

4、對應於每一個自由度df,就有一條t分佈曲線,每條曲線都有其曲線下統計量t的分佈規律,計算較複雜。

5、學生的t分佈(或也t分佈) ,在概率統計中,在置信區間估計、顯著性檢驗等問題的計算中發揮重要作用。

2樓:alphag的春天

t 分佈和f 分佈都是反映分散程度的

針對不同的函式,他們可以簡化計算,對於大量資料直接查表就可以得出結論

t-分佈(也叫學生分佈,迄今最常用的分佈)

1、由來:是fisher將gosset的經驗結論進行了數學化而得出的。

2、自由度(d.f.或df):有不同自由度的不同的分佈。為了區分在不同情況下用什麼t值而進行的分類。

3、t值概率表:某種自由度下t值的具體情況。

自由度大小或間接地觀察值的個數多少決定了應該使用哪一種t分佈

也有t的密度函式,沒有總體平均數和總體標準差,但是有一個伽馬函式,有一個變數就是自由度,所以有不同的自由度就有不同的

4、轉化公式:將不知總體標準差的正態分佈進行標準化轉換時,就用t分佈

5、標準正態分佈和t分佈區別(一種方法是將兩種分佈曲線重疊在一張圖中)

a、標準正態分佈的中部較高,t分佈在水平軸上的收斂不像標準正態分佈那麼快。

b、t分佈在其均值周圍的聚集程度比標準正態分佈要差一些。

c、t分佈的自由度越大,則該t分佈的曲線就越接近標準正態分佈。(自由度小於30後,差異就很難說了;大於30時,差異就很小了)。

d、自由度等於50時,兩種曲線就幾乎相同了。

e、當自由度超過100時,就可以直接使用標準正態分佈表來代替了。

統計學中t,p,f是什麼意思?

3樓:白崎一護

通過把所得到的統計檢定值,與統計學家建立了一些隨機變數的概率分佈(probability distribution)進行比較,我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。倘若經比較後發現,出現這結果的機率很少,亦即是說,是在機會很少、很罕有的情況下才出現;那我們便可以有信心的說,這不是巧合,是具有統計學上的意義的(用統計學的話講,就是能夠拒絕虛無假設null hypothesis,ho)。相反,若比較後發現,出現的機率很高,並不罕見;那我們便不能很有信心的直指這不是巧合,也許是巧合,也許不是,但我們沒能確定。

f值和t值就是這些統計檢定值,與它們相對應的概率分佈,就是f分佈和t分佈。統計顯著性(sig)就是出現目前樣本這結果的機率。

p值代表結果的可信程度,p越大,就越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.

05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。

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