t分布在不同置信概率p与自由度v的tp(v)值表
置信区间t值表
置信区间t值表
置信区间t 值表是在统计学中用于计算t 分布置信区间的参考表。
t 分布是用于小样本情况下估计总体均值的概率分布，通常与样本大小和所需置信水平有关。
在构建置信区间时，t 值表提供了对应于不同自由度和置信水平的t 分布的关键值。
t 值表示了t 分布中某一点的位置，与标准正态分布的z 值类似。
在t 值表中，通常列出了不同自由度（degrees of freedom，df）和置信水平（confidence level）下的t 值。
用户可以根据他们的样本大小和置信水平找到适当的t 值，从而构建置信区间。
以下是一个简化的t 值表示例：
df \ Confidence Level 90% 95% 99%
5 2.02 2.57 4.03
10 1.83 2.26 3.17
20 1.72 2.09 2.85
30 1.70 2.04 2.75
在这个示例中，每一行表示自由度，每一列表示不同的置信水平。
用户可以根据实际自由度和置信水平交叉点的t 值来计算置信区间。
在实际应用中，可以使用统计软件或在线计算工具来获取更精确的t 值。
t 值表仅提供了一种手动计算的参考方法。
t分布表精确完整图
t分布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。
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。
设随机变量T ∼ t n, 则其密度函数为：t n(x)=Γ(n+12)Γ(n2)√nπ(1+x2)−n+12,−∞<x<∞该密度函数的图形如下：t分布表如下：n | α0.250.10 0.050.0250.010.005 1 1.0000 3.0777 6.3138 12.7062 31.8205 63.6567 20.8165 1.8856 2.9200 4.3027 6.9646 9.9248 30.7649 1.6377 2.3534 3.1824 4.5407 5.8409 40.7407 1.5332 2.1318 2.7764 3.7469 4.6041 50.7267 1.4759 2.0150 2.5706 3.3649 4.0321 60.7176 1.4398 1.9432 2.4469 3.1427 3.7074 70.7111 1.4149 1.8946 2.3646 2.9980 3.4995 80.7064 1.3968 1.8595 2.3060 2.8965 3.3554 90.7027 1.3830 1.8331 2.2622 2.8214 3.2498 100.6998 1.3722 1.8125 2.2281 2.7638 3.1693 110.6974 1.3634 1.7959 2.2010 2.7181 3.1058 120.6955 1.3562 1.7823 2.1788 2.6810 3.0545 130.6938 1.3502 1.7709 2.1604 2.6503 3.0123 140.6924 1.3450 1.7613 2.1448 2.6245 2.9768 150.6912 1.3406 1.7531 2.1314 2.6025 2.9467160.6901 1.3368 1.7459 2.1199 2.5835 2.9208 170.6892 1.3334 1.7396 2.1098 2.5669 2.8982 180.6884 1.3304 1.7341 2.1009 2.5524 2.8784 190.6876 1.3277 1.7291 2.0930 2.5395 2.8609 200.6870 1.3253 1.7247 2.0860 2.5280 2.8453 210.6864 1.3232 1.7207 2.0796 2.5176 2.8314 220.6858 1.3212 1.7171 2.0739 2.5083 2.8188 230.6853 1.3195 1.7139 2.0687 2.4999 2.8073 240.6848 1.3178 1.7109 2.0639 2.4922 2.7969 250.6844 1.3163 1.7081 2.0595 2.4851 2.7874 260.6840 1.3150 1.7056 2.0555 2.4786 2.7787 270.6837 1.3137 1.7033 2.0518 2.4727 2.7707 280.6834 1.3125 1.7011 2.0484 2.4671 2.7633 290.6830 1.3114 1.6991 2.0452 2.4620 2.7564 300.6828 1.3104 1.6973 2.0423 2.4573 2.7500 310.6825 1.3095 1.6955 2.0395 2.4528 2.7440 320.6822 1.3086 1.6939 2.0369 2.4487 2.7385 330.6820 1.3077 1.6924 2.0345 2.4448 2.7333 340.6818 1.3070 1.6909 2.0322 2.4411 2.7284 350.6816 1.3062 1.6896 2.0301 2.4377 2.7238 360.6814 1.3055 1.6883 2.0281 2.4345 2.7195 370.6812 1.3049 1.6871 2.0262 2.4314 2.7154 380.6810 1.3042 1.6860 2.0244 2.4286 2.7116 390.6808 1.3036 1.6849 2.0227 2.4258 2.7079 400.6807 1.3031 1.6839 2.0211 2.4233 2.7045 410.6805 1.3025 1.6829 2.0195 2.4208 2.7012 420.6804 1.3020 1.6820 2.0181 2.4185 2.6981 430.6802 1.3016 1.6811 2.0167 2.4163 2.6951 440.6801 1.3011 1.6802 2.0154 2.4141 2.6923 450.6800 1.3006 1.6794 2.0141 2.4121 2.6896 460.6799 1.3002 1.6787 2.0129 2.4102 2.6870 470.6797 1.2998 1.6779 2.0117 2.4083 2.6846 480.6796 1.2994 1.6772 2.0106 2.4066 2.6822 490.6795 1.2991 1.6766 2.0096 2.4049 2.6800 500.6794 1.2987 1.6759 2.0086 2.4033 2.6778 510.6793 1.2984 1.6753 2.0076 2.4017 2.6757 520.6792 1.2980 1.6747 2.0066 2.4002 2.6737 530.6791 1.2977 1.6741 2.0057 2.3988 2.6718 540.6791 1.2974 1.6736 2.0049 2.3974 2.6700 550.6790 1.2971 1.6730 2.0040 2.3961 2.6682 560.6789 1.2969 1.6725 2.0032 2.3948 2.6665 570.6788 1.2966 1.6720 2.0025 2.3936 2.6649 580.6787 1.2963 1.6716 2.0017 2.3924 2.6633 590.6787 1.2961 1.6711 2.0010 2.3912 2.6618600.6786 1.2958 1.6706 2.0003 2.3901 2.6603 610.6785 1.2956 1.6702 1.9996 2.3890 2.6589 620.6785 1.2954 1.6698 1.9990 2.3880 2.6575 630.6784 1.2951 1.6694 1.9983 2.3870 2.6561 640.6783 1.2949 1.6690 1.9977 2.3860 2.6549 650.6783 1.2947 1.6686 1.9971 2.3851 2.6536 660.6782 1.2945 1.6683 1.9966 2.3842 2.6524 670.6782 1.2943 1.6679 1.9960 2.3833 2.6512 680.6781 1.2941 1.6676 1.9955 2.3824 2.6501 690.6781 1.2939 1.6672 1.9949 2.3816 2.6490 700.6780 1.2938 1.6669 1.9944 2.3808 2.6479 710.6780 1.2936 1.6666 1.9939 2.3800 2.6469 720.6779 1.2934 1.6663 1.9935 2.3793 2.6459 730.6779 1.2933 1.6660 1.9930 2.3785 2.6449 740.6778 1.2931 1.6657 1.9925 2.3778 2.6439 750.6778 1.2929 1.6654 1.9921 2.3771 2.6430 760.6777 1.2928 1.6652 1.9917 2.3764 2.6421 770.6777 1.2926 1.6649 1.9913 2.3758 2.6412 780.6776 1.2925 1.6646 1.9908 2.3751 2.6403 790.6776 1.2924 1.6644 1.9905 2.3745 2.6395 800.6776 1.2922 1.6641 1.9901 2.3739 2.6387 810.6775 1.2921 1.6639 1.9897 2.3733 2.6379 820.6775 1.2920 1.6636 1.9893 2.3727 2.6371 830.6775 1.2918 1.6634 1.9890 2.3721 2.6364 840.6774 1.2917 1.6632 1.9886 2.3716 2.6356 850.6774 1.2916 1.6630 1.9883 2.3710 2.6349 860.6774 1.2915 1.6628 1.9879 2.3705 2.6342 870.6773 1.2914 1.6626 1.9876 2.3700 2.6335 880.6773 1.2912 1.6624 1.9873 2.3695 2.6329 890.6773 1.2911 1.6622 1.9870 2.3690 2.6322 900.6772 1.2910 1.6620 1.9867 2.3685 2.6316 910.6772 1.2909 1.6618 1.9864 2.3680 2.6309 920.6772 1.2908 1.6616 1.9861 2.3676 2.6303 930.6771 1.2907 1.6614 1.9858 2.3671 2.6297 940.6771 1.2906 1.6612 1.9855 2.3667 2.6291 950.6771 1.2905 1.6611 1.9853 2.3662 2.6286 960.6771 1.2904 1.6609 1.9850 2.3658 2.6280 970.6770 1.2903 1.6607 1.9847 2.3654 2.6275 980.6770 1.2902 1.6606 1.9845 2.3650 2.6269 990.6770 1.2902 1.6604 1.9842 2.3646 2.6264 1000.6770 1.2901 1.6602 1.9840 2.3642 2.6259 1010.6769 1.2900 1.6601 1.9837 2.3638 2.6254 1020.6769 1.2899 1.6599 1.9835 2.3635 2.6249 1030.6769 1.2898 1.6598 1.9833 2.3631 2.62441040.6769 1.2897 1.6596 1.9830 2.3627 2.6239 1050.6768 1.2897 1.6595 1.9828 2.3624 2.6235 1060.6768 1.2896 1.6594 1.9826 2.3620 2.6230 1070.6768 1.2895 1.6592 1.9824 2.3617 2.6226 1080.6768 1.2894 1.6591 1.9822 2.3614 2.6221 1090.6767 1.2894 1.6590 1.9820 2.3610 2.6217 1100.6767 1.2893 1.6588 1.9818 2.3607 2.6213 1110.6767 1.2892 1.6587 1.9816 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4230.6751 1.2836 1.6485 1.9656 2.3352 2.5875 4240.6751 1.2836 1.6485 1.9656 2.3352 2.5875 4250.6751 1.2835 1.6484 1.9656 2.3352 2.5874 4260.6751 1.2835 1.6484 1.9655 2.3351 2.5874 4270.6751 1.2835 1.6484 1.9655 2.3351 2.5874 4280.6751 1.2835 1.6484 1.9655 2.3351 2.5874 4290.6751 1.2835 1.6484 1.9655 2.3351 2.5873 4300.6751 1.2835 1.6484 1.9655 2.3351 2.5873 4310.6751 1.2835 1.6484 1.9655 2.3350 2.5873 4320.6751 1.2835 1.6484 1.9655 2.3350 2.5873 4330.6751 1.2835 1.6484 1.9655 2.3350 2.5872 4340.6751 1.2835 1.6484 1.9654 2.3350 2.5872 4350.6751 1.2835 1.6484 1.9654 2.3350 2.5872 4360.6751 1.2835 1.6484 1.9654 2.3349 2.5872 4370.6751 1.2835 1.6483 1.9654 2.3349 2.5871 4380.6751 1.2835 1.6483 1.9654 2.3349 2.5871 4390.6750 1.2835 1.6483 1.9654 2.3349 2.5871 4400.6750 1.2835 1.6483 1.9654 2.3349 2.5870 4410.6750 1.2835 1.6483 1.9654 2.3348 2.5870 4420.6750 1.2835 1.6483 1.9653 2.3348 2.5870 4430.6750 1.2835 1.6483 1.9653 2.3348 2.5870 4440.6750 1.2835 1.6483 1.9653 2.3348 2.5869 4450.6750 1.2835 1.6483 1.9653 2.3348 2.5869 4460.6750 1.2835 1.6483 1.9653 2.3347 2.5869 4470.6750 1.2834 1.6483 1.9653 2.3347 2.5869 4480.6750 1.2834 1.6483 1.9653 2.3347 2.5868 4490.6750 1.2834 1.6483 1.9653 2.3347 2.5868 4500.6750 1.2834 1.6482 1.9652 2.3347 2.5868 4510.6750 1.2834 1.6482 1.9652 2.3346 2.5868 4520.6750 1.2834 1.6482 1.9652 2.3346 2.5867 4530.6750 1.2834 1.6482 1.9652 2.3346 2.5867 4540.6750 1.2834 1.6482 1.9652 2.3346 2.5867 4550.6750 1.2834 1.6482 1.9652 2.3346 2.58674570.6750 1.2834 1.6482 1.9652 2.3345 2.5866 4580.6750 1.2834 1.6482 1.9652 2.3345 2.5866 4590.6750 1.2834 1.6482 1.9651 2.3345 2.5866 4600.6750 1.2834 1.6482 1.9651 2.3345 2.5866 4610.6750 1.2834 1.6482 1.9651 2.3345 2.5865 4620.6750 1.2834 1.6482 1.9651 2.3344 2.5865 4630.6750 1.2834 1.6482 1.9651 2.3344 2.5865 4640.6750 1.2834 1.6481 1.9651 2.3344 2.5865 4650.6750 1.2834 1.6481 1.9651 2.3344 2.5864 4660.6750 1.2834 1.6481 1.9651 2.3344 2.5864 4670.6750 1.2834 1.6481 1.9651 2.3344 2.5864 4680.6750 1.2834 1.6481 1.9650 2.3343 2.5864 4690.6750 1.2834 1.6481 1.9650 2.3343 2.5864 4700.6750 1.2834 1.6481 1.9650 2.3343 2.5863 4710.6750 1.2834 1.6481 1.9650 2.3343 2.5863 4720.6750 1.2833 1.6481 1.9650 2.3343 2.5863 4730.6750 1.2833 1.6481 1.9650 2.3343 2.5863 4740.6750 1.2833 1.6481 1.9650 2.3342 2.5862 4750.6750 1.2833 1.6481 1.9650 2.3342 2.5862 4760.6750 1.2833 1.6481 1.9650 2.3342 2.5862 4770.6750 1.2833 1.6481 1.9649 2.3342 2.5862 4780.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3342 2.5862 4790.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3342 2.5861 4800.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3341 2.5861 4810.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3341 2.5861 4820.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3341 2.5861 4830.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3341 2.5860 4840.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3341 2.5860 4850.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3341 2.5860 4860.6750 1.2833 1.6480 1.9649 2.3340 2.5860 4870.6750 1.2833 1.6480 1.9648 2.3340 2.5860 4880.6750 1.2833 1.6480 1.9648 2.3340 2.5859 4890.6750 1.2833 1.6480 1.9648 2.3340 2.5859 4900.6750 1.2833 1.6480 1.9648 2.3340 2.5859 4910.6750 1.2833 1.6480 1.9648 2.3340 2.5859 4920.6750 1.2833 1.6480 1.9648 2.3340 2.5859 4930.6750 1.2833 1.6480 1.9648 2.3339 2.5858 4940.6750 1.2833 1.6479 1.9648 2.3339 2.5858 4950.6750 1.2833 1.6479 1.9648 2.3339 2.5858 4960.6750 1.2833 1.6479 1.9648 2.3339 2.5858 4970.6750 1.2833 1.6479 1.9647 2.3339 2.5858 4980.6750 1.2833 1.6479 1.9647 2.3339 2.5857 4990.6750 1.2833 1.6479 1.9647 2.3338 2.58575000.6750 1.2832 1.6479 1.9647 2.3338 2.5857。
浅谈如何认定水泥生产中的废渣掺加量
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收稿 日期 ：０ ５—１ ２０ ２—１ ０
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预定 的配料方案煅烧成为矿物组成合理 、质量高 的
１ 吨水泥所加入的作为混合材 的废渣量 ， 它在水泥 中
所 占的百分数是 经过对出厂水泥进行组分测定得 出
的 ； 泥 中废 渣掺 加量 （ ｃ 表示 ） 在整 个水 泥 水 用 ％ 指 生 产 过程 中 ，每 生产 １吨水 泥 所使 用 的各 种废 渣 在
的掺加量 ， 其工作步骤为： ａ ）在厂内原料堆场中， 随机抽取具有代表性和 均匀性 的生料配料所需的各种原材料 ，考虑到企业 生产时对原料的预均化和搭配使用 ，为避免取样 的 风险和取样造成的误差 ，每种原材料的取样应尽量
开展资源综合利用 ， 特别是对工业废渣 、 废弃物 的有效利用 ，是保护环境 、治理环境的一项重要工 作， 是有效利用资源 、 充分利用资源 、 节约资源、 发展
循 环经 济的一 个重要 途 径 。
就怎样科学认定水泥生产中的废渣掺加量进行分析 和总结， 以期与同行商讨。
２ 认 定方 法 水泥生 产 流程 概括 为 ：原 材料 － 生 料一 熟料 一 ÷ 成 品 （ 泥 ）， 水 其生 产 流程决 定 了在 水泥 生产 过程 中
t值表
T值表
t分布的使用使用分布表的时候要有置信度和自由度两个数据，t分布给出的α是由100%减去给定的置信度后得到的。
例题：如果在90%的置信度下作出一个估计，那么就要查t分布表中，α=0.10那一栏（100%-90%=0.10）。
解答：在90%的置信度下，对容量为14的样本作出一个估计。
那么就要从α=0.10那一栏下找到自由度为13（n-1=14-1=13）那一行相交的数字为1.771。
T值表
注：上表右上角图中的部分表示概率P，P（2）是双侧的概率，P（1）是单侧的概率，n’是自由度。
（专业文档是经验性极强的领域，无法思考和涵盖全面，素材和资料部分来自网络，供参考。
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