根据独立随机变量商的密度公式3-32)，可 以证明（过程从略）：(6-13)中T,的概率 密度函数为 L(x)=- (生) -00<X<+0 nπ() (6-14) 另外，t-分布具有以下性质： (1) (近似标准正态)当n→0时，→-。 这就是说，当n充分大时，t-分布(n)近似于 标准正态分布N(0,1),但如果n较小，这两 个分布的差别还是比较大的，见图6.3，根据独立随机变量商的密度公式(3-32)，可 以证明（过程从略）：(6-13)中 的概率 密度函数为 , . (6-14) 另外，t -分布具有以下性质： （1）（近似标准正态） 当 时， 这就是说，当n充分大时，t -分布 近似于 标准正态分布 ，但如果n较小，这两 个分布的差别还是比较大的，见图6.3， Tn 2 1 2 2 2 1 1 Γ( ) Γ( ) ( ) + − +         = + n n n n n x n f x  −   x  + n → 2 2 2 1 ( ) ( ) x n f x x e − → =   t(n) N(0,1)