http://baike.baidu.com/view/1419652.htm
 
下表列出了自由度为1-30以及80、100、120等t-分布的单侧和双侧区间值。例如，当样本数量n=5时，则自由度v=4，我们就可以查找表中以4开头的行。该行第5列值为2.132，对应的单侧值为95%（双侧值为90%）。这也就是说，T小于2.132的概率为95%（即单侧），记为Pr(−∞ < T < 2.132) = 0.95；同时，T值介于-2.132和2.132之间的概率为90%（即双侧），记为Pr(−2.132 < T < 2.132) = 0.9。
这是根据分布的对称性计算得到的，
  • Pr(T < −2.132) = 1 − Pr(T > −2.132) = 1 − 0.95 = 0.05,
因此，
  • Pr(−2.132 < T < 2.132) = 1 − 2(0.05) = 0.9.
注意 关于表格的最后一行的值：自由度为无限大（n=120）的t-分布和正态分布等价。
单侧
75%
80%
85%
90%
95%
97.5%
99%
99.5%
99.75%
99.9%
99.95%
双侧
50%
60%
70%
80%
90%
95%
98%
99%
99.5%
99.8%
99.9%
1
1.000
1.376
1.963
3.078
6.314
12.71
31.82
63.66
127.3
318.3
636.6
2
0.816
1.061
1.386
1.886
2.920
4.303
6.965
9.925
14.09
22.33
31.60
3
0.765
0.978
1.250
1.638
2.353
3.182
4.541
5.841
7.453
10.21
12.92
4
0.741
0.941
1.190
1.533
2.132
2.776
3.747
4.604
5.598
7.173
8.610
5
0.727
0.920
1.156
1.476
2.015
2.571
3.365
4.032
4.773
5.893
6.869
6
0.718
0.906
1.134
1.440
1.943
2.447
3.143
3.707
4.317
5.208
5.959
7
0.711
0.896
1.119
1.415
1.895
2.365
2.998
3.499
4.029
4.785
5.408
8
0.706
0.889
1.108
1.397
1.860
2.306
2.896
3.355
3.833
4.501
5.041
9
0.703
0.883
1.100
1.383
1.833
2.262
2.821
3.250
3.690
4.297
4.781
10
0.700
0.879
1.093
1.372
1.812
2.228
2.764
3.169
3.581
4.144
4.587
11
0.697
0.876
1.088
1.363
1.796
2.201
2.718
3.106
3.497
4.025
4.437
12
0.695
0.873
1.083
1.356
1.782
2.179
2.681
3.055
3.428
3.930
4.318
13
0.694
0.870
1.079
1.350
1.771
2.160
2.650
3.012
3.372
3.852
4.221
14
0.692
0.868
1.076
1.345
1.761
2.145
2.624
2.977
3.326
3.787
4.140
15
0.691
0.866
1.074
1.341
1.753
2.131
2.602
2.947
3.286
3.733
4.073
16
0.690
0.865
1.071
1.337
1.746
2.120
2.583
2.921
3.252
3.686
4.015
17
0.689
0.863
1.069
1.333
1.740
2.110
2.567
2.898
3.222
3.646
3.965
18
0.688
0.862
1.067
1.330
1.734
2.101
2.552
2.878
3.197
3.610
3.922
19
0.688
0.861
1.066
1.328
1.729
2.093
2.539
2.861
3.174
3.579
3.883
20
0.687
0.860
1.064
1.325
1.725
2.086
2.528
2.845
3.153
3.552
3.850
21
0.686
0.859
1.063
1.323
1.721
2.080
2.518
2.831
3.135
3.527
3.819
22
0.686
0.858
1.061
1.321
1.717
2.074
2.508
2.819
3.119
3.505
3.792
23
0.685
0.858
1.060
1.319
1.714
2.069
2.500
2.807
3.104
3.485
3.767
24
0.685
0.857
1.059
1.318
1.711
2.064
2.492
2.797
3.091
3.467
3.745
25
0.684
0.856
1.058
1.316
1.708
2.060
2.485
2.787
3.078
3.450
3.725
26
0.684
0.856
1.058
1.315
1.706
2.056
2.479
2.779
3.067
3.435
3.707
27
0.684
0.855
1.057
1.314
1.703
2.052
2.473
2.771
3.057
3.421
3.690
28
0.683
0.855
1.056
1.313
1.701
2.048
2.467
2.763
3.047
3.408
3.674
29
0.683
0.854
1.055
1.311
1.699
2.045
2.462
2.756
3.038
3.396
3.659
30
0.683
0.854
1.055
1.310
1.697
2.042
2.457
2.750
3.030
3.385
3.646
40
0.681
0.851
1.050
1.303
1.684
2.021
2.423
2.704
2.971
3.307
3.551
50
0.679
0.849
1.047
1.299
1.676
2.009
2.403
2.678
2.937
3.261
3.496
60
0.679
0.848
1.045
1.296
1.671
2.000
2.390
2.660
2.915
3.232
3.460
80
0.678
0.846
1.043
1.292
1.664
1.990
2.374
2.639
2.887
3.195
3.416
100
0.677
0.845
1.042
1.290
1.660
1.984
2.364
2.626
2.871
3.174
3.390
120
0.677
0.845
1.041
1.289
1.658
1.980
2.358
2.617
2.860
3.160
3.373
　
0.674
0.842
1.036
1.282
1.645
1.960
2.326
2.576
2.807
3.090
3.291

t分布及t分布表的更多相关文章

  1. 数理统计4：均匀分布的参数估计，次序统计量的分布，Beta分布

    接下来我们就对除了正态分布以外的常用参数分布族进行参数估计,具体对连续型分布有指数分布.均匀分布,对离散型分布有二项分布.泊松分布几何分布. 今天的主要内容是均匀分布的参数估计,内容比较简单,读者应尝 ...

  2. LDA学习之beta分布和Dirichlet分布

    ---恢复内容开始--- 今天学习LDA主题模型,看到Beta分布和Dirichlet分布一脸的茫然,这俩玩意怎么来的,再网上查阅了很多资料,当做读书笔记记下来: 先来几个名词: 共轭先验: 在贝叶斯 ...

  3. 二项分布 ， 多项分布， 以及与之对应的beta分布和狄利克雷分布

    1. 二项分布与beta分布对应 2. 多项分布与狄利克雷分布对应 3. 二项分布是什么?n次bernuli试验服从 二项分布 二项分布是N次重复bernuli试验结果的分布. bernuli实验是什 ...

  4. （转）Gamma分布，Beta分布，Multinomial多项式分布，Dirichlet狄利克雷分布

    1. Gamma函数 首先我们可以看一下Gamma函数的定义: Gamma的重要性质包括下面几条: 1. 递推公式: 2. 对于正整数n, 有 因此可以说Gamma函数是阶乘的推广. 3.  4.  ...

  5. 数理统计5：指数分布的参数估计，Gamma分布，Gamma分布与其他分布的联系

    今天的主角是指数分布,由此导出\(\Gamma\)分布,同样,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Par ...

  6. 数理统计11：区间估计，t分布，F分布

    在之前的十篇文章中,我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识,现在来稍作回顾. 首先,我们讨论了正态分布两个参数--均值.方差的点估计,给出了它们的分布信息,并指出它们是相互独立的:然后,我们讨论 ...

  7. t分布, 卡方x分布，F分布

    T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://c ...

  8. Beta分布和Dirichlet分布

    在<Gamma函数是如何被发现的?>里证明了\begin{align*} B(m, n) = \int_0^1 x^{m-1} (1-x)^{n-1} \text{d} x = \frac ...

  9. 从 高斯 到 正态分布 到 Z分布 到 t分布

    正态分布是如何被高斯推导出来的, 我感觉高斯更像是猜出了正态分布. 详见这篇文章:<正态分布的前世今生> http://songshuhui.NET/archives/76501 说一说理 ...

  10. 统计学中z分布、t分布、F分布及χ^2分布

    Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以(一个X^2分布除以它的自由度然后开根号),F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除 比如X是一个Z分布,Y(n)=X ...

随机推荐

  1. [爬虫]1.2.2 CSS选择器

    CSS (Cascading Style Sheets) 是一种样式表语言,用于描述HTML元素的样式.CSS选择器是CSS规则的一部分,它决定了CSS规则应用于哪些元素.在网络爬虫的开发中,我们经常 ...

  2. 源码解析Collections.sort ——从一个逃过单测的 bug 说起

    本文从一个小明写的bug 开始,讲bug的发现.排查定位,并由此展开对涉及的算法进行图解分析和源码分析. 事情挺曲折的,因为小明的代码是有单测的,让小明更加笃定自己写的没问题.所以在排查的时候,也经历 ...

  3. 号外号外！首届开源 AI 游戏挑战赛圆满结束！

    北京时间 7 月 8 日到 7 月 10 日, 我们举办了 首届开源 AI 游戏开发挑战赛.这是一场激动人心的赛事活动,游戏开发者在紧迫的 48 小时内使用 AI 创造.创新有创意的游戏. 本次赛事活 ...

  4. linux 配置dns及代理

    简介 对于新装的环境,可能无法访问外网,此时需要设置代理或DNS实现访问. 类似wget.yum.pip这类命令都需要通过网络进行下载. 配置dns服务 在/etc/resolv.conf中添加如下两 ...

  5. 记一次 .NET某培训学校系统 内存碎片化分析

    一:背景 1. 讲故事 前些天有位朋友微信上找到我,说他们学校的Web系统内存一直下不去,让我看下到底是怎么回事,老规矩让朋友生成一个dump文件丢给我,看一下便知. 二:WinDbg 分析 1. 托 ...

  6. SpringBoot对接OpenAI

    SpringBoot对接OpenAI 随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的开发者希望将智能功能集成到自己的应用中,以提升用户体验和应用的功能.OpenAI作为一家领先的人工智能公司,提供了许多先进的 ...

  7. debian11使用kubeadm安装k8s

    前言 节点信息: master1:192.168.0.33 node1:192.168.0.31 node2:192.168.0.32 版本: 系统:debian11 64bit linux内核:5. ...

  8. 基于 ASP.NET 的投票系统

    OnlineVoting 基于 ASP.NET 的投票系统 功能页面 登录 注册 首页 投票广场 查看别人发布的投票. 个人中心 个人资料 换头像.修改密码和其他信息. 发布投票 项目地址:https ...

  9. 聊一聊使用Spring事物时不生效的场景

    前言 今天介绍一下Spring事物不生效的场景,事物是我们在项目中经常使用的,如果是Java的话,基本上都使用Spring的事物,不过Spring的事物如果使用不当,那么就会导致事物失效或者不回滚,最 ...

  10. ssm框架的事物控制

    事物控制统一在逻辑层的实现类中以注解的形式添加,例如:对UserServiceImpl中的addUser方法需要进行事物控制,操作如下: 1.此方法必须为public2.在方法名上边加入@Transa ...