Distribuția t a lui Student

Distribuția t a lui Student, cunoscută și sub numele de distribuția t, este o distribuție de probabilitate continuă utilizată în inferența statistică pentru a testa ipotezele și a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută.

Distribuția t a lui Student, cunoscută și sub numele de distribuția t, este o distribuție de probabilitate continuă utilizată în inferența statistică pentru a testa ipotezele și a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. Această distribuție a fost introdusă de William Sealy Gosset, un statistician care lucra la fabrica de bere Guinness din Dublin, Irlanda. Gosset a publicat lucrarea sa sub pseudonimul „Student”, de unde și numele de distribuție t a lui Student.

Distribuția t este similară cu distribuția normală standard, dar este mai largă și mai plată, având cozi mai groase. Această formă este influențată de gradele de libertate, care reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard;

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, oferind valorile critice pentru diverse grade de libertate și niveluri de semnificație. Aceste valori critice sunt utilizate pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Distribuția t a lui Student, cunoscută și sub numele de distribuția t, este o distribuție de probabilitate continuă utilizată în inferența statistică pentru a testa ipotezele și a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. Această distribuție a fost introdusă de William Sealy Gosset, un statistician care lucra la fabrica de bere Guinness din Dublin, Irlanda. Gosset a publicat lucrarea sa sub pseudonimul „Student”, de unde și numele de distribuție t a lui Student.

Distribuția t este similară cu distribuția normală standard, dar este mai largă și mai plată, având cozi mai groase. Această formă este influențată de gradele de libertate, care reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, oferind valorile critice pentru diverse grade de libertate și niveluri de semnificație. Aceste valori critice sunt utilizate pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Pentru a înțelege distribuția t a lui Student și tabelul său, este esențial să fim familiarizați cu câteva concepte fundamentale din inferența statistică. Acestea includ⁚

• Grade de libertate⁚ Reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.
• Inferența statistică⁚ Este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion.
• Testarea ipotezelor⁚ Este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație.
• Intervale de încredere⁚ Reprezintă un interval de valori care este probabil să conțină parametrul populației de interes.

Distribuția t a lui Student, cunoscută și sub numele de distribuția t, este o distribuție de probabilitate continuă utilizată în inferența statistică pentru a testa ipotezele și a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. Această distribuție a fost introdusă de William Sealy Gosset, un statistician care lucra la fabrica de bere Guinness din Dublin, Irlanda. Gosset a publicat lucrarea sa sub pseudonimul „Student”, de unde și numele de distribuție t a lui Student.

Distribuția t este similară cu distribuția normală standard, dar este mai largă și mai plată, având cozi mai groase. Această formă este influențată de gradele de libertate, care reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, oferind valorile critice pentru diverse grade de libertate și niveluri de semnificație. Aceste valori critice sunt utilizate pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Pentru a înțelege distribuția t a lui Student și tabelul său, este esențial să fim familiarizați cu câteva concepte fundamentale din inferența statistică. Acestea includ⁚

• Grade de libertate⁚ Reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.
• Inferența statistică⁚ Este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion.
• Testarea ipotezelor⁚ Este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație.
• Intervale de încredere⁚ Reprezintă un interval de valori care este probabil să conțină parametrul populației de interes.

Grade de libertate

Gradele de libertate (df) sunt un parametru important al distribuției t a lui Student. Ele determină forma distribuției, cu cât df sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard. Gradele de libertate sunt calculate ca numărul de observații independente din eșantion minus 1⁚

df = n ⎼ 1

unde n este dimensiunea eșantionului.

De exemplu, dacă avem un eșantion de 10 observații, gradele de libertate vor fi 9 (10 ⎼ 1 = 9).

Gradele de libertate reprezintă numărul de observații din eșantion care sunt libere să varieze după ce media eșantionului a fost calculată. Cu alte cuvinte, o dată ce media eșantionului este fixată, doar n-1 observații din eșantion pot varia liber.

În tabelul distribuției t, gradele de libertate sunt afișate în coloana din stânga, iar valorile critice sunt afișate în rânduri.

Distribuția t a lui Student, cunoscută și sub numele de distribuția t, este o distribuție de probabilitate continuă utilizată în inferența statistică pentru a testa ipotezele și a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. Această distribuție a fost introdusă de William Sealy Gosset, un statistician care lucra la fabrica de bere Guinness din Dublin, Irlanda. Gosset a publicat lucrarea sa sub pseudonimul „Student”, de unde și numele de distribuție t a lui Student.

Distribuția t este similară cu distribuția normală standard, dar este mai largă și mai plată, având cozi mai groase. Această formă este influențată de gradele de libertate, care reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, oferind valorile critice pentru diverse grade de libertate și niveluri de semnificație. Aceste valori critice sunt utilizate pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Pentru a înțelege distribuția t a lui Student și tabelul său, este esențial să fim familiarizați cu câteva concepte fundamentale din inferența statistică. Acestea includ⁚

• Grade de libertate⁚ Reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.
• Inferența statistică⁚ Este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion.
• Testarea ipotezelor⁚ Este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație.
• Intervale de încredere⁚ Reprezintă un interval de valori care este probabil să conțină parametrul populației de interes.

Grade de libertate

Gradele de libertate (df) sunt un parametru important al distribuției t a lui Student. Ele determină forma distribuției, cu cât df sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard. Gradele de libertate sunt calculate ca numărul de observații independente din eșantion minus 1⁚

df = n ⎼ 1

unde n este dimensiunea eșantionului.

De exemplu, dacă avem un eșantion de 10 observații, gradele de libertate vor fi 9 (10 ー 1 = 9).

Gradele de libertate reprezintă numărul de observații din eșantion care sunt libere să varieze după ce media eșantionului a fost calculată. Cu alte cuvinte, o dată ce media eșantionului este fixată, doar n-1 observații din eșantion pot varia liber.

În tabelul distribuției t, gradele de libertate sunt afișate în coloana din stânga, iar valorile critice sunt afișate în rânduri.

Inferența statistică

Inferența statistică este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion. Scopul inferenței statistice este de a estima parametrii populației, cum ar fi media, deviația standard sau proporția, pe baza datelor din eșantion.

Distribuția t a lui Student este utilizată în inferența statistică atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, distribuția normală standard nu poate fi utilizată pentru a testa ipotezele sau a construi intervale de încredere.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, deoarece oferă valorile critice necesare pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Distribuția t a lui Student, cunoscută și sub numele de distribuția t, este o distribuție de probabilitate continuă utilizată în inferența statistică pentru a testa ipotezele și a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. Această distribuție a fost introdusă de William Sealy Gosset, un statistician care lucra la fabrica de bere Guinness din Dublin, Irlanda. Gosset a publicat lucrarea sa sub pseudonimul „Student”, de unde și numele de distribuție t a lui Student.

Distribuția t este similară cu distribuția normală standard, dar este mai largă și mai plată, având cozi mai groase. Această formă este influențată de gradele de libertate, care reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, oferind valorile critice pentru diverse grade de libertate și niveluri de semnificație. Aceste valori critice sunt utilizate pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Pentru a înțelege distribuția t a lui Student și tabelul său, este esențial să fim familiarizați cu câteva concepte fundamentale din inferența statistică. Acestea includ⁚

• Grade de libertate⁚ Reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.
• Inferența statistică⁚ Este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion.
• Testarea ipotezelor⁚ Este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație.
• Intervale de încredere⁚ Reprezintă un interval de valori care este probabil să conțină parametrul populației de interes.

Grade de libertate

Gradele de libertate (df) sunt un parametru important al distribuției t a lui Student. Ele determină forma distribuției, cu cât df sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard. Gradele de libertate sunt calculate ca numărul de observații independente din eșantion minus 1⁚

df = n ⎼ 1

unde n este dimensiunea eșantionului.

De exemplu, dacă avem un eșantion de 10 observații, gradele de libertate vor fi 9 (10 ⎼ 1 = 9).

Gradele de libertate reprezintă numărul de observații din eșantion care sunt libere să varieze după ce media eșantionului a fost calculată. Cu alte cuvinte, o dată ce media eșantionului este fixată, doar n-1 observații din eșantion pot varia liber.

În tabelul distribuției t, gradele de libertate sunt afișate în coloana din stânga, iar valorile critice sunt afișate în rânduri.

Inferența statistică

Inferența statistică este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion. Scopul inferenței statistice este de a estima parametrii populației, cum ar fi media, deviația standard sau proporția, pe baza datelor din eșantion.

Distribuția t a lui Student este utilizată în inferența statistică atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, distribuția normală standard nu poate fi utilizată pentru a testa ipotezele sau a construi intervale de încredere.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, deoarece oferă valorile critice necesare pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Testarea ipotezelor

Testarea ipotezelor este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație; Această afirmație se numește ipoteza nulă, iar scopul testului este de a determina dacă există suficiente dovezi pentru a respinge ipoteza nulă.

Distribuția t a lui Student este utilizată în testarea ipotezelor atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, testul t este utilizat pentru a compara media eșantionului cu o valoare specificată sau pentru a compara mediile a două eșantioane.

Tabelul distribuției t este utilizat pentru a determina valoarea critică a testului t, care este utilizată pentru a compara statistica de test cu valoarea critică. Dacă statistica de test este mai mare decât valoarea critică, ipoteza nulă este respinsă.

Distribuția t a lui Student, cunoscută și sub numele de distribuția t, este o distribuție de probabilitate continuă utilizată în inferența statistică pentru a testa ipotezele și a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. Această distribuție a fost introdusă de William Sealy Gosset, un statistician care lucra la fabrica de bere Guinness din Dublin, Irlanda. Gosset a publicat lucrarea sa sub pseudonimul „Student”, de unde și numele de distribuție t a lui Student.

Distribuția t este similară cu distribuția normală standard, dar este mai largă și mai plată, având cozi mai groase. Această formă este influențată de gradele de libertate, care reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, oferind valorile critice pentru diverse grade de libertate și niveluri de semnificație. Aceste valori critice sunt utilizate pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Pentru a înțelege distribuția t a lui Student și tabelul său, este esențial să fim familiarizați cu câteva concepte fundamentale din inferența statistică. Acestea includ⁚

• Grade de libertate⁚ Reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.
• Inferența statistică⁚ Este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion.
• Testarea ipotezelor⁚ Este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație.
• Intervale de încredere⁚ Reprezintă un interval de valori care este probabil să conțină parametrul populației de interes.

Grade de libertate

Gradele de libertate (df) sunt un parametru important al distribuției t a lui Student. Ele determină forma distribuției, cu cât df sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard. Gradele de libertate sunt calculate ca numărul de observații independente din eșantion minus 1⁚

df = n ー 1

unde n este dimensiunea eșantionului.

De exemplu, dacă avem un eșantion de 10 observații, gradele de libertate vor fi 9 (10 ⎼ 1 = 9).

Gradele de libertate reprezintă numărul de observații din eșantion care sunt libere să varieze după ce media eșantionului a fost calculată. Cu alte cuvinte, o dată ce media eșantionului este fixată, doar n-1 observații din eșantion pot varia liber.

În tabelul distribuției t, gradele de libertate sunt afișate în coloana din stânga, iar valorile critice sunt afișate în rânduri.

Inferența statistică

Inferența statistică este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion. Scopul inferenței statistice este de a estima parametrii populației, cum ar fi media, deviația standard sau proporția, pe baza datelor din eșantion.

Distribuția t a lui Student este utilizată în inferența statistică atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, distribuția normală standard nu poate fi utilizată pentru a testa ipotezele sau a construi intervale de încredere.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, deoarece oferă valorile critice necesare pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Testarea ipotezelor

Testarea ipotezelor este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație. Această afirmație se numește ipoteza nulă, iar scopul testului este de a determina dacă există suficiente dovezi pentru a respinge ipoteza nulă.

Distribuția t a lui Student este utilizată în testarea ipotezelor atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, testul t este utilizat pentru a compara media eșantionului cu o valoare specificată sau pentru a compara mediile a două eșantioane.

Tabelul distribuției t este utilizat pentru a determina valoarea critică a testului t, care este utilizată pentru a compara statistica de test cu valoarea critică. Dacă statistica de test este mai mare decât valoarea critică, ipoteza nulă este respinsă.

Intervale de încredere

Intervalele de încredere sunt un alt instrument important din inferența statistică. Acestea sunt utilizate pentru a estima o gamă de valori probabile pentru un parametru al populației, cum ar fi media, deviația standard sau proporția.

Distribuția t a lui Student este utilizată pentru a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, intervalul de încredere este construit în jurul mediei eșantionului, cu o marjă de eroare calculată folosind distribuția t;

Tabelul distribuției t este utilizat pentru a determina valoarea critică a distribuției t, care este utilizată pentru a calcula marja de eroare. Marja de eroare este o măsură a incertitudinii asociate cu estimarea parametrului populației.

Un interval de încredere de 95% înseamnă că există o probabilitate de 95% ca parametrul populației să se afle în intervalul calculat.

Distribuția t a lui Student

Introducere

Distribuția t a lui Student, cunoscută și sub numele de distribuția t, este o distribuție de probabilitate continuă utilizată în inferența statistică pentru a testa ipotezele și a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. Această distribuție a fost introdusă de William Sealy Gosset, un statistician care lucra la fabrica de bere Guinness din Dublin, Irlanda. Gosset a publicat lucrarea sa sub pseudonimul „Student”, de unde și numele de distribuție t a lui Student.

Distribuția t este similară cu distribuția normală standard, dar este mai largă și mai plată, având cozi mai groase. Această formă este influențată de gradele de libertate, care reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, oferind valorile critice pentru diverse grade de libertate și niveluri de semnificație. Aceste valori critice sunt utilizate pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Concepte fundamentale

Pentru a înțelege distribuția t a lui Student și tabelul său, este esențial să fim familiarizați cu câteva concepte fundamentale din inferența statistică. Acestea includ⁚

• Grade de libertate⁚ Reprezintă numărul de observații independente din eșantion minus 1. Cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.
• Inferența statistică⁚ Este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion.
• Testarea ipotezelor⁚ Este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație.
• Intervale de încredere⁚ Reprezintă un interval de valori care este probabil să conțină parametrul populației de interes.

Grade de libertate

Gradele de libertate (df) sunt un parametru important al distribuției t a lui Student. Ele determină forma distribuției, cu cât df sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard. Gradele de libertate sunt calculate ca numărul de observații independente din eșantion minus 1⁚

df = n ⎼ 1

unde n este dimensiunea eșantionului.

De exemplu, dacă avem un eșantion de 10 observații, gradele de libertate vor fi 9 (10 ー 1 = 9).

Gradele de libertate reprezintă numărul de observații din eșantion care sunt libere să varieze după ce media eșantionului a fost calculată. Cu alte cuvinte, o dată ce media eșantionului este fixată, doar n-1 observații din eșantion pot varia liber.

În tabelul distribuției t, gradele de libertate sunt afișate în coloana din stânga, iar valorile critice sunt afișate în rânduri.

Inferența statistică

Inferența statistică este procesul de a trage concluzii despre o populație pe baza datelor dintr-un eșantion. Scopul inferenței statistice este de a estima parametrii populației, cum ar fi media, deviația standard sau proporția, pe baza datelor din eșantion.

Distribuția t a lui Student este utilizată în inferența statistică atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, distribuția normală standard nu poate fi utilizată pentru a testa ipotezele sau a construi intervale de încredere.

Tabelul distribuției t este un instrument esențial în inferența statistică, deoarece oferă valorile critice necesare pentru a determina dacă o statistică de test este semnificativă din punct de vedere statistic, adică dacă este suficient de neobișnuită pentru a respinge ipoteza nulă.

Testarea ipotezelor

Testarea ipotezelor este un proces statistic utilizat pentru a verifica o afirmație sau o ipoteză despre o populație. Această afirmație se numește ipoteza nulă, iar scopul testului este de a determina dacă există suficiente dovezi pentru a respinge ipoteza nulă.

Distribuția t a lui Student este utilizată în testarea ipotezelor atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, testul t este utilizat pentru a compara media eșantionului cu o valoare specificată sau pentru a compara mediile a două eșantioane.

Tabelul distribuției t este utilizat pentru a determina valoarea critică a testului t, care este utilizată pentru a compara statistica de test cu valoarea critică. Dacă statistica de test este mai mare decât valoarea critică, ipoteza nulă este respinsă.

Intervale de încredere

Intervalele de încredere sunt un alt instrument important din inferența statistică. Acestea sunt utilizate pentru a estima o gamă de valori probabile pentru un parametru al populației, cum ar fi media, deviația standard sau proporția.

Distribuția t a lui Student este utilizată pentru a construi intervale de încredere atunci când dimensiunea eșantionului este mică sau când deviația standard a populației este necunoscută. În aceste cazuri, intervalul de încredere este construit în jurul mediei eșantionului, cu o marjă de eroare calculată folosind distribuția t.

Tabelul distribuției t este utilizat pentru a determina valoarea critică a distribuției t, care este utilizată pentru a calcula marja de eroare. Marja de eroare este o măsură a incertitudinii asociate cu estimarea parametrului populației.

Un interval de încredere de 95% înseamnă că există o probabilitate de 95% ca parametrul populației să se afle în intervalul calculat.

Proprietățile Distribuției t

Distribuția t a lui Student are o serie de proprietăți importante care o fac utilă în inferența statistică.

• Forma distribuției⁚ Distribuția t este simetrică în jurul valorii 0, cu cozi mai groase decât distribuția normală standard. Forma distribuției este influențată de gradele de libertate, cu cât gradele de libertate sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard.
• Relația cu distribuția normală⁚ Distribuția t este o generalizare a distribuției normale standard, care este utilizată atunci când deviația standard a populației este cunoscută. Distribuția t este utilizată atunci când deviația standard a populației este necunoscută și trebuie estimată din eșantion.
• Influența gradelor de libertate⁚ Gradele de libertate (df) determină forma distribuției t. Cu cât df sunt mai mari, cu atât distribuția t se apropie mai mult de distribuția normală standard. Aceasta înseamnă că, pe măsură ce dimensiunea eșantionului crește, distribuția t devine mai îngustă și mai concentrată în jurul valorii 0.