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CFA:學生t-分布(Student's t-distribution)特點是計算、解釋自由度(degrees of freedom)

發布時間:2021-10-21 09:52編輯:融躍教育CFA

CFA:學生t-分布(Student's t-distribution)特點是計算、解釋自由度(degrees of freedom)

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學生t-分布(Student's t-distribution)特點是計算、解釋自由度(degrees of freedom)

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學生t分布(Student's t-distribution),或者簡稱為t分布,是一個關于均值對稱的鐘形(bell-shaped)的概率分布。對于服從正態(或者近似正態)分布、且方差未知的總體,在樣本比較小(n<30)的時候,需要用t-分布來構建置信區間。對于不服從正態分布、且方差未知的總體,在樣本很大的時候,利用中心*限定理,抽樣分布是近似正態的,也可以用z-分布來構建置信區間(當然用t-分布更加*)。

學生t分布有如下的性質:分布是對稱的

分布只有單一參數:自由度(degrees of freedom,df)。對于樣本均值,自由度等于觀測值的數量n減去1,即樣本容量n減去1

t分布比正態分布要矮,尾部的概率要大(即與正態分布相比,有一個較“胖”的尾部)

隨著自由度(或者樣本量)增大,t-分布的形狀趨向于正態分布

和正態分布比較,t-分布要更加平坦一些,有一個較“胖”的尾部。隨著自由度(或者樣本量)增大,t-分布的形狀趨向于正態分布。

之所以基于樣本均值的自由度是n-1而不是n,因為在給定均值的條件下,只有n-1個獨立的觀測值(即在已知均值,以及n-1個觀測值的情況下,第n個觀測值的值已經確定了,故不獨立)

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t分布是對稱的,均值為0。t-分布的形狀由自由度決定,而自由度取決于樣本觀測的個數。和正態分布比較,t-分布尾部比較寬,比較矮。隨著觀測個數增加,自由度增加,t分布的圖形也逐漸變高,趨近于正態分布。由于t分布尾部比z-分布寬,因此有更多的異常值,與Z分布相比,使用t-分布進行假設檢驗要更加難以拒絕原假設一些。

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