1樓：小依戀
都是由正太分佈匯出來的
抽樣分佈（x^2分佈，t分佈和f分佈）為什麼
方分佈，f分佈，t分佈三者之間有什麼關係
2樓：匿名使用者
自由度為n-1的t分佈 的平方等於自由度（1，n-1）f分佈。
自由度為m-1的卡方/n-m-1的卡方分佈為（m-1，n-m-1）f分佈。
實際上t分佈就是 自由度 1的卡方/自由度為n-1的卡方分佈。
恩就是這樣了，想象t檢驗的平方不就是( x平均-總體平均u)^2/標準誤^2。。
標準誤^2服從自由度n-1卡方分佈。
（x平均-總體平均u）服從自由度（2-1）=1的卡方分佈，so (n-1)自由度t^2=f自由度（1，n-1）。。
n足夠大 t分佈近似u分佈，及正態分佈。
2組樣本下n不夠大t分佈為自由度（1，n-1）f分佈。
卡方分佈就是標準誤^2分佈。
多樣本下分佈自由度（m-1，n-1）f分佈就是方差分析。
還可以得出一元線性迴歸的t檢驗 的平方為f檢驗，並與f的方差分析等價。
多元線性迴歸就是多因素方差分析等價。
n足夠大是z或者u檢驗，或，t檢驗自由度n-1足夠大t=u是一樣的為正態分佈、，n不夠大就服從t檢驗，卡方檢驗是對標準誤的平方檢驗，資訊量小於t檢驗，所以精確性小於t檢驗，這就是為什麼計數資料結果是率0-1之間並且方差大，用t檢驗或u檢驗需要樣本大，所以用卡方檢驗只看方差時就可以檢驗，但是卡方檢驗的精確性差了，加強精確性可以用logistic迴歸。
總之u檢驗，t檢驗，f檢驗，卡方檢驗，一元線性迴歸，多元性迴歸在一定條件下互相轉化！
及對於大樣本u檢驗，就是有多個自變數的多元線性迴歸就是多因素協方差分析，只有一個自變數多元線性迴歸變為一元線性迴歸，自變數x有3個或以上的值就是多樣本單因素的方差分析，只有2個取值，就是2個樣本單因素方差分析，就是f（1，n-1）檢驗，這個分佈開平方就是t（n-1）檢驗，n足夠大所以就是u檢驗！這就是基礎統計檢驗的關係。
關於「統計量」「抽樣分佈」和「x2分佈、t分佈、f分佈」的關係~！
3樓：匿名使用者
統計量是樣本的函式，樣本具有二重性，正是由於樣本本身就可以看作一個隨機變數，所以統計量可以看作是隨機變數的函式，也就是說，統計量是個隨機變數，隨機變數的性質就可以出概率分佈來描述。
如上所說的，這三大統計量可以對就出三大抽樣分佈。比如，你從標準正態總體中抽出簡單隨機樣本x1,x2,x3……，構造卡方統計量x1^2+x2^2+x3^2……，這個統計量對應的分佈就是卡方分佈。
這三種分佈是統計中最常用的三種分佈，它們各自用的場合不同，卡方分佈最常用的是擬合優度檢驗，而t分佈是在小樣本場合下的正態分佈（大樣本場合下可以用正態分佈來近似），有時候在資訊不足的情況下，只能用t分佈，比如在整體方差不知的情況下，對總體均值的估計和檢驗通常要用t統計量，這裡自由度要比方差已知情況上構造的正態統計量少了一個自由度（這是可以理解的，因為損失資訊肯定要損失自由度的），而f分佈多用於比例的估計和檢驗。
這三種分佈是有聯絡的，在有時可以相互轉換並且是等價的。比如在多元迴歸的顯著性檢驗中，f檢驗和t檢驗在一元的情況下是等價的。
卡方分佈,f分佈,t分佈的關係
為什麼正態分佈的曲線與x軸不相交
星不凡 正態分佈 normal distribution 是一種概率分佈。正態分佈是具有兩個引數 和 2的連續型隨機變數的分佈，第一引數 是遵從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數 2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n 2 遵從正態分佈的隨機變數的概率規律為取 鄰近的值的概率大 而取離 越遠的值...
核糖的分佈及功能
雨說情感 主要存在於細胞質中。功能 是細胞核的重要組成部分，是人類生命活動中不可缺少的物質。它具有醛糖的通性 參看葡萄糖的性質 它是核糖核酸 rna 的重要組成部分。d 核糖是生物體內遺傳物質 核糖核酸 rna 的重要組成物質，在核苷類物質 蛋白質 脂肪代謝中處於樞紐位置，具有重要的生理功能及廣闊的...
正態分佈中什麼是1 sigma原則，2sigma原則，3sigma原則
sigma原則 數值分佈在 中的概率為0.6526 2sigma原則 數值分佈在 2 2 中的概率為0.9544 3sigma原則 數值分佈在 3 3 中的概率為0.9974 其中在正態分佈中 代表標準差，代表均值x 即為影象的對稱軸。由於 小概率事件 和假設檢驗的基本思想 小概率事件 通常指發生的...