r语言t分布已知t求x
文章阐述了关于r语言t分布已知t求x，以及r语言t分布密度函数的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
已知t,如何得到x?
1、函数的性质不随使用字母的改变而改变，比如f（x）=（x-1），f（t）=（t-1），f（u）=（u-1），f（n）=（n-1），他们都说的是一个东西。
2、我是这么觉得，就是你如果算定积分，求完原函数以后要把自变量换成上下限然后相减的，所以说自变量的字母可以换成任何字母，因为它一代入上下限的值，就都是一样的了。
3、的x次方等于t的t次方，求x的方法如下：将等式两边同时取对数，得到：*log（x）=t*log（t）。然后，将等式右侧的t*log（t）用换底公式化简，得到：x*log（x）=log（t）*t/log（e）。
简述X2的分布、t分布、F分布及正态分布之间的关系!
t分布：设X1服从标准正态分布N（0，1），X2服从自由度为n的χ2分布，且XX2相互独立，则称变量t=X1/（X2/n）1/2所服从的分布为自由度为n的t分布。
正态分布是最基本的，t分布是在正态分布的基础上引申而来的，而F分布是在t分布的基础上引申而来。如果说t分布是正态分布的儿子，那么F分布就是正态分布的孙子。
Z就是正态分布，X^2分布是一个正态分布的平方，t分布是一个正态分布除以（一个X^2分布除以它的自由度然后开根号），F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除。
t分布的期望和方差推导
t分布的期望和方差是t（n）mu=0，sigma^2=n/（n-2）（n2）。P{Xi=0}=1-p，P（Xi=1）=p.EXi=0*（1-p）+1*p=p，E（Xi^2）=0^2*（1-p）+1^2*p=p，DXi=E（Xi^2）-（EXi）^2=p-p^2=p（1-p）。
t分布是用来估计总体的均值的，该总体的均值呈正态分布且方差未知，是根据小样本来估计的。 t分布是学生t-分布的简称。1908年威廉·戈塞于帅先发表其推导。他用学生（Student），作为笔名发表了论文。
卡方分布的期望和方差是：E（X）=n，D（X）=2n。t分布：E（X）=0（n1），D（X）=n/（n-2）（n2）。F（m，n）分布：E（X）=n/（n-2）（n2）。D（X）=[2n^2*（m+n-2）]/[m（n-2）^2*（n-4）]（n4）。
它反映随机变量平均取值的大小。设正态分布概率密度函数是f（x）=[1/（√2π）t]*e^bai[-（x-u）^2/2（t^2）]其实就是均值是u，方差是t^2。
《R语言实战》自学笔记44-t检验
非独立样本的t检验假定组间的差异呈正态分布。 个人理解的应用实例：一个玉米品种接受两个施氮处理，两个施氮处理下玉米的产量是否存在差异。
提出假设 计算 t 统计推断 看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。
T检验：符合正态分布的数据用T检验 秩和检验：不满足正态分布的数据用秩和检验 正态分布的检验 非正态分布 非正态分布中值比均值有意义 如果点在直线两侧则为正态分布。
T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率， 从而比较两个平均数的差异是否显著。
我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。
R语言怎么检验分布是不是T分布
1、ks.test（）实现了KS检验，可以检验任意样本是不是来自给定的连续分布。你这里的用法就是：ks.test（data，pt，df=df） #data是样本的数据，df是要检验的t分布的自由度 我们可以用很多方法分析一个单变量数据集的分布。
2、①方差齐性检验结果 ② t 检验结果 p-value = 0.072380.05，所以不能否定Ho。
3、t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。 t检验的适用条件为样本分布符合正态分布。
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