T est un sujet très important dans les statistiques. Cette page est basée sur la distribution de t, première brève description est donnée sur la distribution de t, et en outre les propriétés de distribution de t sont fournis. Prenez cet apprentissage et obtenir des statistiques de qualité de la table de distribution help.The étudiant vient sous les tables de distribution de probabilité. Les tableaux qui peuvent être inclus dans la distribution de probabilité sont le tableau de distribution cumulative, la valeur critique supérieure du tableau de répartition des étudiants de t, valeur supérieure critique de la distribution F, valeur supérieure critique pour la distribution du chi-carré, valeur critique pour la distribution de t, et la valeur critique supérieure pour la table de distribution PPCC. Dans cette section, nous verrons sur la distribution de t-table.t la distribution de l'étudiant est rien, mais une distribution continue qui se pose pour une petite distribution. Si nous voulons estimer la fonction de distribution normale pour une petite taille de l'échantillon, puis nous prendrons la distribution normale. Il est cas particulier de la distribution. Considérons une petite taille de l'échantillon n, tiré d'une population normale avec la moyenne? Et écart-type s. Si 'barx' et l 'sigma' être la moyenne de l'échantillon et l'écart type, les statistiques de distribution de t est défini comme, t = '(barx - mu) /(sigma)' 'sqrt (n)' ou t = '( barx - mu) /(sigma) '' sqrt (n - 1) 'où v = n - 1 désigne la fonction de t.If de distribution, nous calculons les statistiques de distribution de t pour chaque échantillon, on obtient la distribution d'échantillonnage pour les t. Cette distribution connue sous les statistiques de distribution de l'étudiant, est donnée byy = y0 /(1 + t2) /v) (v + 1) /2Student t distributionBelow sont des propriétés de distribution de t d'étudiants pour un apprentissage complet de distribution de t: Propriété 1: La distribution t courbe est symétrique par rapport à la ligne t = 0. il est comme la courbe normale, depuis que des puissances paires de statistiques T- de distribution apparaissent dans l'équation ci-dessus. Mais il est plus pointu que la courbe normale avec la même distribution. Le t-courbe se rapproche de l'axe horizontal moins rapidement que la courbe normale. Aussi T- courbe des statistiques de distribution atteint sa valeur maximale à t = 0, donc que son mode coïncide avec le mean.Property 2: La forme limite des statistiques t de distribution est quand v '->' 'oo' est donnée par yoe- 1/2 t 2 qui est une courbe normale. Cela montre que t est normalement distribué pour grande samples.More t la distribution propertiesThe propriété P que la valeur de t dépassera t est donnée byP = 'int_t ^ ooydx' Les valeurs de t ont été totalisées pour diverses valeurs de v 1-30 .Property 4: moments autour de l'meanAll les moments d'ordre complémentaire au sujet de la moyenne sont nuls, en raison de sa symétrie par rapport à la ligne t = 0Even moments d'ordre autour de la moyenne sont? = '(V) /(v-2)'? = '(3v ^ 2) /((v - 2) (v -... 4)) «Les statistiques t de distribution est souvent utilisé dans les tests d'hypothèse sur la moyenne lorsque la norme population type s est inconnue.