t分布|它是什么以及如何使用它(附示例)

的t-分布，也称为学生分布t-分布，是一种描述数据的方法，当在图形上绘制时，数据遵循钟形曲线，最大数量的观测值接近的意思是尾部的观察结果更少。

这是一种正态分布用于较小的样本量，其中方差在数据上是未知的。

在统计学上，t-distribution最常用于:

• 当数据近似正态分布时，求置信区间的临界值。
• 找到相应的p价值从一个统计检验它使用t分布(t测试，回归分析）.

什么是t分布?

的t-分布是一种正态分布，用于较小的样本容量。正态分布数据在图上绘制时形成钟形，在均值附近有更多的观测值，在尾部有更少的观测值。

的t-distribution用于数据为约正态分布，这意味着数据遵循钟形，但总体方差未知。a的方差t-分布的估计基于自由度的数据集(观察总数减去1)。

这是一种更为保守的形式标准正态分布，也被称为z分布。这意味着，与标准正态分布相比，中心的概率更低，尾部的概率更高。

T-分布和标准正态分布

随着自由度(观测总数减去1)增加，则t-分布将越来越接近于标准正态分布，也就是z-分布，直到它们几乎完全相同。

在30个自由度以上t-distribution大致匹配z分布。因此,z-distribution可以用来代替t-大样本量分布。

的z-distribution优于t-分布，因为它有一个已知的方差。它可以做出更精确的估计t-分布，其方差近似使用数据的自由度。

T分布和t分数

一个t-score是的个数标准差从a的均值t分布。你可以查at在a中得分t表，或使用网上服务t分数计算器。

在统计数据,t-分数主要用于发现两件事:

1. 当数据近似正态分布时，置信区间的上下界。
2. 的p测试统计量的值t-测试和回归测试。

T-分数和置信区间

置信区间的使用t-scores来计算预测区间的上下界。的t-score用于生成上界和下界，也称为临界值的t,或t*。

T分数和p值

统计测试生成检验统计量显示出你的数据离统计检验的零假设有多远。然后计算出p价值它描述了零假设成立时数据出现的可能性。

的检验统计量t测试而且回归测试是t分数。而大多数统计程序会自动计算出相应的数值p-valuet-score，你也可以在a中查找值t-table，使用自由度和t-score来查找p价值。

的t生成一个p-value低于您的阈值统计显著性是已知的临界值t,或t*。

关于t分布的常见问题

t分布是什么?

的t分布是一种描述一组观测结果的方法吗的意思是，其余的观测组成了两边的尾巴。这是一种正态分布用于较小的样本量，其中方差在数据上是未知的。

的t分布在图上形成钟形曲线。它可以用均值和标准偏差．

t分布和标准正态分布的区别是什么?

的t分布对分布尾部的观测结果的概率大于标准正态分布(又名z分布)。

这样，t-分布比标准正态分布更保守:达到相同的置信度或统计显著性，你将需要包括更广泛的数据。

什么是t分数?

一个t-score(又名:得分t的均值的标准差数)t分布．

的t-score是检验统计量中使用的t测试而且回归测试。它也可以用来描述当数据遵循a时，观察值离均值有多远t分布。

什么是检验统计量?

一个检验统计量一个数字是由a计算出来的吗统计检验．它描述了你观测到的数据距离零假设没有关系变量或者说样本组之间没有差异。

检验统计量告诉您两个或多个组与总体有多大不同的意思是，或线性斜率与由a预测的斜率有多大不同零假设．在不同的统计检验中使用不同的检验统计量。

什么是临界值?

的值检验统计量定义的上界和下界置信区间，或定义的阈值统计显著性在统计测试中。它描述了你必须离分布的均值有多远才能覆盖数据中的总变异量(即90%，95%，99%)。

如果您正在构建一个95%置信区间，并使用统计显著性阈值为p= 0.05，则两种情况下的临界值是相同的。