1= X YIn 服从自由度为n的1分布，记为t~t(n) 1()分布的概率密度函数为 h0=a+/2+5oe,-n<1<m √πnf(n/2) 当n足够大时1分布近似于N(0,)分布。 1分布的分位点 对于给定的a,0<α<1，称满足条件 Pt()=di=a 1分布的上《分位点可查表得。在n>45时，对于常用的a的值，就用正态近似 1(n）≈2a 三、F分布 定义设U~x2(m),V~x2(n2)且U,V独立，则称随机变量 器 服从自由度为(n,n2)的F分布，记为F~F(%,n2) F(n,n2)分布的概率密度为 +n)/2]n/mn2y2 w0)-=ra/2r%121+a29*ny>0, 0,其它 F分布的分位点/ X t Y n = 服从自由度为 n 的 t 分布，记为 t t n( ) t n( ) 分布的概率密度函数为 2 ( 1)/ 2 [( 1) / 2] ( ) (1 ) , ( / 2) n t n h t t n n n  + − + = + −     2 1 / 2 lim ( ) 2 t n h t e  − → = 当 n 足够大时 t 分布近似于 N(0,1) 分布。 t 分布的分位点 对于给定的   ,0 1,   称满足条件 ( ) { ( )} ( ) t n P t t n h t dt      = =  t 分布的上  分位点可查表得。在 n  45 时，对于常用的  的值，就用正态近似 t n z ( )    三、 F 分布 定义 设 2 2 1 2 U n V n   ( ), ( ) 且 U V, 独立，则称随机变量 1 2 / / U n F V n = 服从自由度为 1 2 ( , ) n n 的 F 分布，记为 1 2 F F n n ( , ) 1 2 F n n ( , ) 分布的概率密度为 1 1 1 2 / 2 ( / 2) 1 1 2 1 2 ( )/ 2 1 2 1 2 [( ) / 2]( / ) , 0, ( ) ( / 2) ( / 2)[1 ( / )] 0, n n n n n n n n y y  y n n n y n − +   +   =   +   其它 F 分布的分位点