distribución T es un tema muy importante dentro de las estadísticas. Esta página se basa en la distribución t, primera descripción breve se da en la distribución t, y además las propiedades de la distribución t se proporcionan. Coge este aprendizaje y obtener estadísticas de calidad tabla de distribución de los estudiantes help.The viene debajo de las mesas de distribución de probabilidad. Las tablas que se pueden incluir en la distribución de probabilidad son la tabla de distribución acumulativa, valor crítico superior de la tabla de distribución t de Student, valor crítico superior de distribución F, valor crítico superior para la distribución chi-cuadrado, valor crítico para la distribución t, y el valor crítico superior para la tabla de distribución PPCC. En esta sección vamos a ver sobre la distribución t table.t-distribución del estudiante no es más que una distribución continua que se origina por una pequeña distribución. Si queremos estimar la función de una distribución normal para un tamaño de muestra pequeño, entonces tomaremos la distribución normal. Es el caso especial de la distribución. Consideremos un pequeño tamaño de la muestra n, extraída de una población normal con la media? S y la desviación estándar. Si ser la media muestral y la desviación estándar 'barx' y s 'Sigma', entonces las estadísticas de distribución t se define como, t = '(Barx - mu) /(Sigma)' 'sqrt (n)' o t = '( Barx - mu) /(Sigma) '' sqrt (n - 1) 'donde v = n - 1 denota la función de distribución de T.If calculamos las estadísticas de la distribución t para cada muestra, se obtiene la distribución de muestreo para t. Esta distribución se conoce como estadísticas de distribución de Student, se da byy = y0 /(1 + t2) /v) (v + 1) /2Student t distributionBelow son estudiantes propiedades de distribución t para un aprendizaje distribución t completa: Propiedad 1: La distribución t curva es simétrica alrededor de la línea t = 0. es como la curva normal, ya que sólo potencias pares de t- estadísticas de distribución aparecen en la ecuación anterior. Pero es más que alcanzó su punto máximo de la curva normal con la misma distribución. El t-curva se aproxima al eje horizontal menos rápidamente que la curva normal. También t- curva de estadísticas de distribución alcanza su valor máximo en t = 0, por lo que su modo coincide con la mean.Property 2: La forma límite de la estadística t-distribución es cuando v '->' 'oo' viene dada por yoe- 1/2 t ^ 2, que es una curva normal. Esto demuestra que T tiene una distribución normal para grandes samples.More t propertiesThe distribución de la propiedad P que se le da el valor de t superará t = porP 'int_t ^ ooydx' Los valores de t se han tabulado para varios valores de v de 1 a 30 .property 4: momentos en la meanAll los momentos de orden añaden alrededor de la media son cero, debido a su simetría alrededor de la línea t = 0Even momentos de orden alrededor de la media son? = '(V) /(v-2)',? = '(3v ^ 2) /((v - 2) (v -... 4))' Las estadísticas t de distribución se utiliza a menudo en las pruebas de hipótesis sobre la media cuando se desconoce la desviación estándar de la población s.