(参考课件)正态分布t分布

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(完整版)t分布的概念及表和查表方法.doc

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t分布介绍在概率论和统计学中,学生 t - 分布(t -distribution ),可简称为 t 分布,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。

中文名t 分布应用在对呈正态分布的总体外文名t -distribution 别称学生 t 分布学科概率论和统计学相关术语t 检验目录1历史2定义3扩展4特征5置信区间6计算历史在概率论和统计学中,学生 t -分布( Student's t-distribution )经常应用在对呈正态分布的总体的均值进行估计。

它是对两个样本均值差异进行显著性测试的学生t 测定的基础。

t 检定改进了Z 检定(en:Z-test ),不论样本数量大或小皆可应用。

在样本数量大(超过 120 等)时,可以应用Z 检定,但 Z 检定用在小的样本会产生很大的误差,因此样本很小的情况下得改用学生t 检定。

在数据有三组以上时,因为误差无法压低,此时可以用变异数分析代替学生t 检定。

当母群体的标准差是未知的但却又需要估计时,我们可以运用学生t-分布。

学生 t-分布可简称为t 分布。

其推导由威廉·戈塞于 1908 年首先发表,当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作。

因为不能以他本人的名义发表,所以论文使用了学生(Student )这一笔名。

之后t 检验以及相关理论经由罗纳德·费雪的工作发扬光大,而正是他将此分布称为学生分布。

定义由于在实际工作中,往往σ是未知的,常用s 作为σ的估计值,为了与u 变换区别,称为t 变换,统计量 t 值的分布称为t 分布。

统计学 正态分布

统计学  正态分布

正态分布曲线的数学函数表达式: 如果随机变量 的分布服从概率密度函数:
( X − µ)2 1 , − ∞ < X < ∞ f (X ) = exp − 2 2σ σ 2π π= .14159, 是以 .72818为底的自然对数指数 3 exp 2 X ~ N(µ,σ 2 ), µ为X的总体均数,σ为总体标准差 f ( X )称为概率密度函数(probabilit y density function ) 以f ( X )为纵坐标,X为横坐标,绘制的曲线就是 正态曲线(norm curve ) al
为伽玛函数; 圆周率; 式中 Γ(•)为伽玛函数; 圆周率; V 为 自由度( freedom), ),是 自由度(degree of freedom),是t分布的 唯一参数; 为随机变量。 唯一参数;t为随机变量。 为纵轴, 以t (•)为横轴,f(t)为纵轴,可绘制t分布 Γ 为横轴, 曲线。 曲线。
查t 界值表
举例: 举例:
, α t ①ν =10 单 =0.05, 0.05,10 =1.812 ,则有
P(t ≤ −1.812) = 0.05 或 P(t ≥1.812) = 0.05
, α t ②ν =10 双 =0.05, 0.05/2,10 = 2.228 ,则有
P(t ≤ −2.228) + P(t ≥ 2.228) = 0.05
(正态分布是对称分布,但对称分布不一定是正态分布) 正态分布是对称分布,但对称分布不一定是正态分布) 2. 实 际 频 数 分 布 : 中 间 频 数 多 , 两 端 越 来 越少, 越少,且左右大致对称 理论频数分布:正态分布曲线。 理论频数分布:正态分布曲线。
4 频数分布逐渐接近正态分布示意

正态分布 t分布

正态分布 t分布

未知时,以样本标准差 S 代替 σ 所得到的统 计量
xμ S/ n
态分布,而是服从 t 分布(t-distribution)。 它的概率分布密度函数如下:
t 分布概率密度曲线特点: 1、t 分布受自由度的制约,每一个自由度都有一条 t 分布概率密度曲线。 2、t 分布概率密度曲线以纵轴为对称轴,左右对称, 且在t=0时,取得最大值。 3、与标准正态分布曲线相比,t 分布曲线顶部略低, 两尾部稍高而平。df 越小这种趋势越明显。df 越大,t 分布越趋近于标准正态分布。当n >50时,t 分布与标 准正态分布的区别很小;n >100时,t 分布基本与标准 正态分布相同;n→+∞时,t 分布与标准正态分布完全 一致。
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
x=
1 2
x
-3 -2 -1 0
x=
1 2 3 x
x=
不同均数 均值 反映随机变量的平均水平(位置参数),向 右平移表示逐渐增大,向左平移表示逐渐减小。
(1)曲线在x 轴的上方,与x 轴永不相交 (2)曲线是单峰的,它关于直线 x=μ对称 1 (3)曲线在 x=μ 处达到峰值(最高点) σ 2π (4)曲线与横轴 x所夹面积为1
例3 某地1986年120名8岁男孩身高均数为 X =123.02cm ,标准差为S=4.79cm,试估 计: (1)该地8岁男孩身高在130cm以上者占该地8 岁男孩总数的百分比; (2)身高在120cm~128cm者占该地8岁男孩总 数的百分比; (3)该地80%的男孩身高集中在哪个范围?
t 分布
利用公式,查附表得: (1) P(x<1.64) =Φ(1.64) =0.9495 (2) P (x≥2.58) =1-Φ(2.58) =1-0.9951 =0.0049 (3) P (│x│≥2.56) =2-2Φ(2.56) =2-2×0.9948 =0.0104 (4) P (0.34<x≤1.53) =Φ(1.53)-Φ(0.34) = 0.9370-0.6331=0.3039 (5) P(x<-1.82) =1-Φ(1.82) =1-0.9656 =0.0344

生物统计学课件--3正态分布和抽样分布

生物统计学课件--3正态分布和抽样分布

变为
n
t
x
s
n
u 符合 N(0,1)分布, t 则不服从标准正态分布,
而是服从具有(n-1)自由度的 t 分布,其中 s
称为样本标准误差。 精选ppt课件
n
28
t 分布的密度函数 :
fd f(t)
(df1) 2
(1t2
d f1
)2
df()(df) df
2
t
精选ppt课件
29
t 分布也是一种对称分布,它只有一个参量,即自由度,以 df 表示。
当152<X<162时,
P(152X16) 2(161 25.26 )(151 25.26 )
4.82
4.82
(1.2)(0.8)70.8840 9.13921 0.65927
精选ppt课件
19
五、正态分布的分位数
1、单侧分位数 上侧分位数: 当 P(Uu)时的 u 下侧分位数: 当 P(Uu)时的 u
本容量进行抽样,求出 x1,s12;x2,s22
研究
x1 x2

s
2 1
s
2 2
形的不同而不同。
附表 2 列出了对于 -2.99 U 2.99时的(u)的值。
附表2 正态分布表
u
0 .0 0
0 .0 1 0 .0 2 0 .0 3 0 .0 4 0 .0 5
-1 .2 0 .11 5 0 7 0 .11 3 1 4 0 .111 2 3 0 .1 0 9 3 5 0 .1 0 7 4 9 0 .1 0 5 6 5
0.05
u0.05
2、双侧分位数
当 P(U u)
2
时的 u

正态分布t分布ppt(共49张PPT)

正态分布t分布ppt(共49张PPT)

u=x-μ/σ
(五)标准正态分布曲线下的面积分布规律
标准正态分布曲线以u值为横轴变量,位置参数µ=0,形状参 数ơ=1,标准正态分布曲线与横轴之间的整体面积为1或100% 。标准正态分布曲线下面积的分布规律有如下规律(图5
) u=-1,u=1范围内的面积占正态曲线下总面积的68.27%,即有
研究以推论总体的方法,称为抽样研究方法。
由抽样而引起的样本均数与总体均数之间的差别及样
本均数与样本均数之间的差别称为抽样误差。 从正态分布的同一总体中随机抽取例数相等的若
干个样本,分别计算它们的均数,这些别
标准差描述个体变量值间的变异程度。凡同性 质的资料,标准差大表示个体变量值变异大, 样本均数对个体的代表性差。标准差小表示个 体变量值变异小,样本均数对个体的代表性好 。
B、样本均数
单项选择题
t 5、 0.05,9(单侧 )
t0.0 5,9(双侧 )
A、大于 B、小于 C、等于 D、无关
界值为
t 的t界值。0.0 5,
t0.0 1,
t值与自由度的关系
一般情况下,t分布曲线较标准正态分 布曲线低平,因此 , t0.05,1.96 t0.0,12.58 自
t 由度越小,t分布曲线越低平则 、t 0.05, 0.01,
界值越大。
t界值与概率的关系
设以t 分布曲线与 横轴所夹总面积为 100%,则横轴上某一区间和曲线所夹面 积与总面积之比,相当于t值在该区间内 出现的概率(P),从一个正态总体中随 机抽样,获得t 值落于整个横轴的概率 P=1,获得l t l 的P t0.05, 0.05 ,对应曲线 面积 0.05 ,|t| 的P t0.01 , 0.01 ,对应的 曲线面积 0.01 。

高二数学人选修课件正态分布

高二数学人选修课件正态分布

概率计算步骤
确定概率类型(单侧或双 侧),查找对应的z值, 利用标准正态分布表计算 概率。
一般正态分布概率计算
一般正态分布定义
均值布转化为标准正态分布进 行计算。z=(x-μ)/σ。
概率计算步骤
确定概率类型,进行z变换 ,查找对应的z值,利用标 准正态分布表计算概率。
THANKS
感谢观看
01
练习题一
已知某次考试的分数服从正态 分布,均分为70分,标准差为 10分。求分数在60分以下的概 率。
02 解题思路
首先根据正态分布的性质,确 定分数在60分以下对应的z值, 然后查找标准正态分布表或使 用相关软件计算对应的概率。
03
练习题二
04
某工厂生产的产品重量服从正态 分布,均重为500克,标准差为 10克。若要保证95%的产品重 量在480克至520克之间,问该 工厂应如何调整生产流程?
04
正态分布在生活中应用
质量控制与六西格玛管理法
质量控制
在制造业中,正态分布被广泛应用于质量控制。通过对生产过程中的数据进行正 态分布拟合,可以判断产品质量的稳定性和一致性,进而采取相应的措施进行改 进。
六西格玛管理法
六西格玛管理法是一种追求卓越的管理哲学,其核心思想是通过减少变异和提高 过程能力来达到更高的质量水平。正态分布在这里扮演着重要角色,它提供了一 种衡量过程变异和确定过程能力的方法。
社会科学领域数据分析与可视化
数据分析
在社会科学领域,正态分布被广泛应用于数据分析。例如,在心理学、教育学等研究中,通过对实验 数据进行正态分布检验,可以判断数据是否符合正态分布假设,进而选择合适的统计方法进行分析。
可视化
正态分布也为数据可视化提供了便利。通过将数据按照正态分布进行拟合和展示,可以更加直观地呈 现数据的分布规律和特点,有助于研究者更好地理解和解释数据。

t分布表精确完整图

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 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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。

t分布和标准正态分布的关系

t分布和标准正态分布的关系

t分布和标准正态分布的关系t分布和标准正态分布是概率论和数理统计中经常被使用的两个分布模型。

这两个分布模型在许多问题中都占据重要的位置,因此了解它们之间的关系将有助于我们更全面地理解这两个分布模型的特点以及在实际应用中如何选取最合适的模型。

一、t分布的定义和特点t分布是由英国统计学家威廉·塞德威克(William Sealy Gosset)于1908年提出的一种概率分布模型,因其发现的科学价值而得到了广泛的应用,也被称为“Student t分布”。

t分布是正态分布在小样本情况下的推广,其用于小样本情况下的参数估计和假设检验。

t分布的形态和参数取值都与样本量有关,其主要特点包括:1.对于小样本情况,t分布的形态呈现出低矮胖的特点,即分布的峰值较高,尾部较短,而且分布左右两侧的面积差异较大。

2.t分布以自由度(df)作为参数,其自由度可以理解为样本量减一,自由度越大,其分布越靠近标准正态分布。

3.t分布的均值为0,标准差为$\sqrt{\frac{s^2}{n}}$,其中s表示样本方差,n表示样本量。

标准正态分布是概率论和数理统计中最常用的分布模型之一,其又被称为“Z分布”,通常用于估计和检验总体的参数。

标准正态分布的形态为钟形曲线,其均值为0,标准差为1。

标准正态分布的主要特点包括:1.标准正态分布的形态为钟形曲线,对称于均值,左右两侧的面积相等。

2.标准正态分布的均值为0,标准差为1,其随机变量的Z值可以用来描述一个未知分布的标准化取值。

3.标准正态分布的分位数可以通过查表或计算来确定,这些分位数在许多应用中都非常有用。

t分布和标准正态分布之间的关系非常密切,二者的联系可以从以下角度进行分析:1.当样本量较大时,t分布和标准正态分布的差别逐渐变小。

随着样本量的增加,样本均值的分布逐渐趋近于正态分布,此时t分布和标准正态分布的随机变量近似相等,即$t_n\rightarrow N(0,1)$2.在小样本情况下,t分布相对于标准正态分布更适用。

t分布

t分布

第二节t分布一.t分布(t-distribution)(一)u分布在前一章中,我们已经讲述了正态分布(normal distribution)是数理统计中的一种重要的理论分布,是许多统计方法的理论基础。

正态分布有两个参数,μ和σ,决定了正态分布的位置和形态。

为了应用方便,常将一般的正态变量X通过u变换[]转化成标准正态变量u,以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0,σ=1的标准正态分布(standard normal distribution),亦称u分布。

根据中心极限定理,通过上述的抽样模拟试验表明,在正态分布总体中以固定n (本次试验n=10)抽取若干个样本时,样本均数的分布仍服从正态分布,即N (μ,σ)。

所以,对样本均数的分布进行u变换[],也可变换为标准正态分布N (0,1)(二)t分布由于在实际工作中,往往σ是未知的,常用s作为σ的估计值,为了与u变换区别,称为t变换t=,统计量t 值的分布称为t分布。

t分布有如下特征:1.以0为中心,左右对称的单峰分布;2.t分布是一簇曲线,其形态变化与n(确切地说与自由度ν)大小有关。

自由度ν越小,t分布曲线越低平;自由度ν越大,t分布曲线越接近标准正态分布(u分布)曲线,如图4.1。

t=图4.1自由度为1、5、∞的t分布对应于每一个自由度ν,就有一条t分布曲线,每条曲线都有其曲线下统计量t 的分布规律,计算较复杂。

因此,统计学家上根据自由度ν的大小与t分布曲线下面积的关系,编制了附表2,t界值表,以便于应用。

表中的横标目为自由度ν,纵标目为概率P,表中数字表示自由度ν为某值时,P为某值时,t的界值。

因t分布是以0为中心的对称分布,故附表中只列出正值,如果算出的t 值为负值,可以用绝对值查表。

t分布曲线下面积为95%或99%的界值不是一个常量,而是随着自由度大小而变化的,分别用和表示。

T分布(t-distribution)(一)u分布正态分布(normal distribution)是数理统计中的一种重要的理论分布,是许多统计方法的理论基础。

t分布和正态分布峰度

t分布和正态分布峰度

t分布和正态分布峰度(原创实用版)目录1.引言2.t 分布和正态分布的定义3.峰度的概念4.t 分布和正态分布的峰度比较5.结论正文1.引言在概率论和统计学中,分布是一种描述数据或随机变量取值的方式。

在众多分布中,正态分布和 t 分布是较为常见的两种。

正态分布,又称为高斯分布,具有一个对称的钟形曲线,而 t 分布则是在正态分布的基础上,加入了一个自由度的参数。

这两种分布在实际应用中有着广泛的应用,如在假设检验、回归分析等领域。

本文将对比这两种分布的峰度特性。

2.t 分布和正态分布的定义正态分布的概率密度函数为:f(x) = (1/σ√(2π)) * exp(-(x-μ)/2σ),其中μ为均值,σ为标准差。

正态分布具有一个对称的钟形曲线,其分布的总面积为 1。

t 分布的概率密度函数为:f(x) = (1/√(2π) * σ) * exp(-(x-μ)/2σ),其中μ为均值,σ为标准差,且σ>0。

t 分布在正态分布的基础上,加入了一个自由度参数 k,即 t 分布的形状由 k 决定。

当 k=∞时,t 分布退化为正态分布。

3.峰度的概念峰度(kurtosis)是描述概率分布形状的统计量,用于衡量数据分布的尖峰程度或平坦程度。

对于正态分布,其峰度为 3。

当峰度大于 3 时,分布具有厚尾和尖峰,称为“重尾分布”;当峰度小于 3 时,分布具有薄尾和宽峰,称为“轻尾分布”。

4.t 分布和正态分布的峰度比较t 分布的峰度与自由度 k 和标准差σ有关。

当 k=∞时,t 分布退化为正态分布,其峰度为 3。

当 k<∞时,t 分布的峰度会小于 3,分布变得更加平坦。

随着 k 的减小,t 分布的峰度会逐渐接近 0,分布越来越接近均匀分布。

正态分布的峰度为 3,其形状具有一个对称的钟形曲线。

而 t 分布的峰度会随着自由度 k 的变化而变化,当 k=∞时,t 分布退化为正态分布。

可以看出,t 分布的形状比正态分布更加平坦,其峰度小于正态分布。

t分布和正态分布峰度

t分布和正态分布峰度

t分布和正态分布峰度摘要:一、引言二、t 分布的概念与性质三、t 分布与正态分布的关系四、峰度的概念五、t 分布的峰度六、总结正文:一、引言在统计学中,分布是用来描述数据收集结果的一种数学模型。

其中,t 分布和正态分布是两种常见的连续型概率分布。

本文将重点讨论t 分布和正态分布的峰度。

二、t 分布的概念与性质t 分布,又称Student 分布,是一种对称的、单峰的分布,其密度函数的形式为:f(x) = (1 + |x| / √n) * (1 / √(2π)) * e^(-(1/2) * (|x| / √n)^2)其中,n 是自由度,自由度定义为样本容量减去参数个数。

三、t 分布与正态分布的关系当自由度n 趋近于无穷大时,t 分布的密度函数将接近于正态分布的密度函数。

换句话说,t 分布是正态分布的推广。

它们之间的关系可以通过中心极限定理来解释,即在一定条件下,样本均值的分布将接近于正态分布。

四、峰度的概念峰度(Kurtosis)是用来描述概率密度函数形状特征的一个指标。

对于正态分布,其峰度为0。

对于其他分布,峰度可以为正、负或零。

正峰度表示分布的尾部比正态分布更厚,负峰度表示分布的尾部比正态分布更薄,而零峰度表示分布的尾部与正态分布相同。

五、t 分布的峰度对于t 分布,其峰度为自由度的函数。

当自由度n 较小时,t 分布的峰度接近于正态分布的峰度,即0。

随着自由度的增大,t 分布的峰度逐渐增大,表示分布的尾部变得更厚。

当自由度趋于无穷大时,t 分布的峰度趋于1。

六、总结本文讨论了t 分布和正态分布的峰度。

t 分布是正态分布的推广,其密度函数的形式与正态分布有所不同。

峰度是用来描述概率密度函数形状特征的一个指标。

对于t 分布,其峰度随着自由度的变化而变化。

随机误差的正态分布PPT课件

随机误差的正态分布PPT课件

3、根据随机误差的标准正态分布,可求得随机误差出现在某一区间
的概率,根据u的定义,也可求出x出现在某一区间的概率。
第25页/共54页
例4-2、测定某试样中SiO2质量分数得s = 0.05%。 若测定的精密度保持不变,当P= 0.95时,欲使置信 区间的置信限 ,问至少应对试样平行测定多少次?
解: x tP, f
第4页/共54页
5.平均值的标准偏差 n个容量相同的样本的平均值的偏差
x n
sx s n
(n )
6.极差:R=xmax-xmin
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三、准确度与精密度
准确度与精密度的关系
例:甲、乙、丙、丁 四个分析工作者对同一铁标样
(WFe=37.40%)中的铁含量进行测量,得结果如图示,比较
68.3 95.0 95.5 99.0 99.7
例题4-3:
某土壤样品,总体平均值为2.64%,测得 = 0.10,% 求结果落 在(1)2.640.2% 概率是多少?
(1)解:
u x 0.2% 2.0
0.10%
查表:u=2 时,概率为:2 0.4773 = 0.955 = 95.5%
测 定 次 数 较 少 时 , 测x定 值 或 随 机 误 差 也 不
呈正态分布,这就给少量测定数据的统计
处理带来了困难。此时若用s代替σ从而对μ
作出估计必然会引起偏离,而且测定次数
越少,偏离就越大。
t
x
s
n
x ta,f
s n
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(三)区间概率的概念
25.0
0.40
20.0
0.30
• 定量分析:准确获取试样中物质的含量
分析方法 仪器和试剂 工作环境 分析者等

浅谈正态分布与t分布

浅谈正态分布与t分布

• t分布
少量数据的处理--t分布曲线
t分布
t分布的特点可归纳如下:
• • ①t分布的平均值为0。 ②是对于平均值0对称的分布,分布左侧t为负值,分布右侧 t为正 值。 ⑧t变量取值在-∞一+∞之间。

• ④当样本容量趋于∞时,t分布为正态分布,方差为1,而当n-1大于20 以上时,t分布接近正态分布,方差大于1,随n-1之增大而方差渐趋于 1,当n-1<20时,t分布与正态分布相差较大,随n-1减少,离散程度 (方差)越大,分布中间部分低面分布的尾部较高
频率 组距
总体密度曲 线
产品 尺寸 (mm)
高尔顿板
11
Y
总体密度曲 线
0
X
定义
• 精确度不同对比
s的意义
总体平均数反映总体随机变量的 平均水平 总体标准差反映总体随机变量的 集中与分散的程度
s1 s2
平均数
产品 尺寸 (mm)
• 平均值和标准偏差
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 标准正态分布
正态总体的函数表示式 1 f ( x) e 2 s
• P和 α
• 例如:
• 置信区间
• 置信区间置信限
例1
• 续上
对比
例.
•延伸
对数正态分布
对数正态分布在分析上的应用
• 采集的土壤样品经风干后,用2mm的尼 龙筛筛除土壤中比较大的杂物和石砾,剩 余的土壤样品进一步用玛瑙研钵研磨,再 过100目的尼龙筛获得粒度比较均匀的样品。 样品采用HNO3-HCLO4-HF消解,元素(Pb、 Cu、Zn、Cd、V、Se、Ti)含量用电感耦合 等离子体原子发射光谱法测定。为了控制 测定的准确度,在进行上述元素分析时, 每10个测定样品用标准土壤样品校验。 10%-20%的平行样分析用于控制实验的精 密度。

6.z与T分布

6.z与T分布

Z分布基本介绍Z分布,又称作标准正态分布,是正态分布中的一种。

那什么是正态分布呢?正态分布也叫常态分布,是连续随机变量概率分布的一种,自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布,例如能力的高低,学生成绩的好坏等都属于正态分布。

它随随机变量的平均数()、标准差()的大小与单位不同而有不同的分布形态。

图1(via.网络)形态与两个参数μ是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。

概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小。

正态分布以X=μ为对称轴,左右完全对称。

正态分布的期望、均数、中位数、众数相同,均等于μσ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,数据分布越分散,σ越小,数据分布越集中。

也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平,反之,σ越小,曲线越瘦高。

特征1.正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。

2.正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。

3.正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。

4.曲线与横轴间的面积总等于1,即频率的总和为100%。

Z分布标准正态分布(Z分布)是正态分布的一种,其平均数和标准差都是固定的,平均数为μ=0,标准差为σ=1 。

图2.(via.网络)上图的Z分布中,我们可以看出Z分布曲线所围成的面积(P值)被划分为好几个部分,这是因为在实际工作中,正态曲线下横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分比,或变量值落在该区间的概率(概率分布)。

不同范围内正态曲线下的面积可用公式计算,具体的公式在这就不多做展开,但是以下这些是需要牢记的:横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的面积为68.268949%;横轴区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)内的面积为95.449974%;横轴区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)内的面积为99.730020%;(可与上图一一对照,结合画图来记忆)Z分布的““原则由于“小概率事件”和假设检验的基本思想“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件,认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。

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估计,t值就是样本均数 x 与总体均数µ的差数
除以 sx 所得之商 t x / sx
24
实际工作中 x 用 sx 估计,这时对
正态变量 x 采用的不是u变换,而是t
变换。如果从一个正态总体中,抽取样 本含量为n的许多样本,分别计算其样本 均数和标准误,然后再求出每一个t值, 这样可有许多t值,其频数分布是一种连 续型分布,这就是统计学上的t分布。
u=-1.96,u=1.96 范围内的面积占正态曲线下总面积的 95.00%,即有95.00%的变量值分布在此范围内;
u=-2.58,u=2.58范围内的面积占正态曲线下总面积99.00%, 即有99.00%的变量值分布在此范围内。
13
14
二、t 分布
15
(一)均数的抽样误差 标准误
在总体中随机抽取一部分个体作为样本,进行 调查研究以推论总体的方法,称为抽样研究方 法。
由抽样而引起的样本均数与总体均数之间的差 别及样本均数与样本均数之间的差别称为抽样 误差。
从正态分布的同一总体中随机抽取例数相等的 若干个样本,分别计算它们的均数,这些样本 均数的标准差称为标准误。
16
标准误与标准差的区别
标准差描述个体变量值间的变异程度。凡同性 质的资料,标准差大表示个体变量值变异大, 样本均数对个体的代表性差。标准差小表示个 体变量值变异小,样本均数对个体的代表性好。
11
u=x-μ/σ
12
(五)标准正态分布曲线下的面积分布规律
标准正态分布曲线以u值为横轴变量,位置参数µ=0,形 状参数ơ=1,标准正态分布曲线与横轴之间的整体面积 为1或100%。标准正态分布曲线下面积的分布规律有如 下规律(图5)
u=-1,u=1范围内的面积占正态曲线下总面积的68.27%, 即有68.27%的变量值分布在此范围内;
5
6
正态分布的特征
正态分布曲线以均数为中心,左右对称。 正态分布曲线下的面积分布有一定的规
律 正态分布曲线在横轴上方均数处最高。 正态分布曲线有两个参数:均数µ 为位
置参数,标准差ơ 为形状参数。
7
(二)正态分布曲线下的面积分布规律
数理统计证明:正态分布曲线下与横轴之间的整体 面积为1或100%。以µ为总体均数,ơ为总体标准差,则 正态分布曲线下面积的分布规律经积分法计算有如下 规律(图2)
计量资料统计分析
正态分布 t分布
1
正态分布 t分布
计量资料的统计推断是以正态分布、 标 准正态分布 、t分布为理论基础。
正态分布、标准正态分布、 t分布的相互 关系是参数估计和假设检验的理论基础。
本课件主要学习正态分布、标准正态分布、 t分布的概念、分布特征、相互关系。
2
正态分布 t分布
µ+ 1ơ范围内的面积占正态曲线下总面积的68.27%,即 有68.27%的变量值分布在此范围内;
µ+ 1.96ơ范围内的面积占正态曲线下总面积的95.00%, 即有95.00%的变量值分布在此范围内;
µ+ 2.58ơ范围内的面积占正态曲线下总面积99.00%,即 有99.00%的变量值分布在此范围内
25
u x
x
t x
sx
26
(五)t 分布特征
t 值自由度( )
t 分布特征 t界值 t值与自由度的关系 t界值与概率的关系 单侧、双侧t界值
27
t 值自由度( )
从一个总体中抽取200个样本,每一个 样本含量n=6则200个样本可计算出200个 样本均数 x 每一个样本均数可计算出一个t
8
9
(三)正态分布曲线的两个参数
均数µ决定曲线在横轴上 的位置是正态分布曲线 的位置参数(图3.1)。
标准差ơ决定曲线的形状 是正态分布曲线的形状 参数(变异度参数) (图3.2)。
10
(四)标准正态分布
对于任何一个均数为µ ,标准差为ơ 的正态分布,都可以通过变换,使之成 为µ=0, ơ=1的标准正态分布。变换的 方法是将变量值x变换为u,u=x- µ / ơ , u值的分布就是标准正态分布。
标准误是样本均数的标准差,即描述样本均数 的抽样误差。凡同性质的资料,标准误大说明 抽样误x 差大,用样本均数估计总体均数的可靠 性小;而标准误小,说明抽样误差小,用样本 均数估计总体均数的可靠性大。
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标准误与标准差的区别
µx3x1 s Fra bibliotek2xs
µ
x1
s x3 x
x2
x sx
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(二)样本均数的正态分布(中心极限定理)
一、正态分布 (一)正态分布的概念 (二)正态分布曲线下的面积分布规律 (三)正态分布曲线的两个参数 (四)标准正态分布 (五)标准正态分布曲线下的面积分布规律 二、 t分布 (一)均数的抽样误差 (二)样本均数的正态分布(中心极限定理) (三)样本均数的标准正态分布 (四)t值、t分布 (五)t分布特征
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一、正态分布
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(一)正态分布的概念
正态分布又称高斯分布,是一种很重要的连 续型分布,应用甚广。在医学卫生领域中有许 多变量的频数分布资料可绘制成直方图而且频 数分布是中间(靠近均数处)频数多,两边频 数少,且左右对称。
可以设想,如果将观察人数逐渐增多,组 段不断分细,图中直条将逐渐变窄,其顶端的 中点的连线将逐渐接近于一条光滑的曲线,这 条曲线略呈钟型,两头低,中间高,左右对称, 近似于数学上的正态分布曲线(图1)
布就是标准正态分布。
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u= x -μ/σ x
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(四)t值 t分布
对于任何一个横轴变量为 x均数为µ ,标 准误为 x的正态分布,都可以通过变换,使之 成为µ=0, x =1的标准正态分布。变换的方法 是将变量值 x变换为u,u=x- µ / x ,u值的分
布就是标准正态分布。实际工作中 x 常用 sx
从一个呈正态分布的总体中随机抽取样 本含量相等的许多样本,分别计算出它们 的样本均数。这些样本均数的频数分布仍 是以总体均数为中心的正态分布。
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µ
x1
x3 x
x2
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(三)样本均数的标准正态分布 对于任何一个横轴变量为 x 均数为µ ,标
准误为 x 的正态分布,都可以通过变换,使之 成为µ=0、 x =1的标准正态分布。变换的方法 是将变量值x 变换为u,u= x- µ / x ,u值的分
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