Cách tra bảng độ tin cậy
Bảng phân phối hận Student tốt có cách gọi khác là phân pân hận t được ứng dụng trong nhiều môn học đại cương của các ngành kinh tế học tập như: Xác suất những thống kê, kinh tế tài chính lượng,… Dưới đó là bảng phân păn năn Student chính xác kèm theo một số lý thuyết cơ bạn dạng cùng bài bác tập vận dụng.
Bạn đang xem: Cách tra bảng độ tin cậy
Phân phối hận Student là gì?
Phân phối Student còn gọi là phân păn năn T xuất xắc phân phối hận T Student, trong tiếng anh là T Distribution hay Student’s t-distribution.
Phân phối Student bao gồm mẫu mã đối xứng trục thân gần giống cùng với phân păn năn chuẩn. Khác biệt tại đoạn phần đuôi trường hợp trường hợp có không ít quý hiếm vừa phải phân păn năn xa hơn đang khiến cho đồ gia dụng thị dài với nặng. Phân păn năn student thường xuyên vận dụng nhằm biểu lộ các mẫu không giống nhau trong những khi phân phối chuẩn lại sử dụng vào biểu hiện tổng thể. Do đó, khi dùng để bộc lộ mẫu mã càng lớn thì những thiết kế của 2 phân păn năn càng như thể nhau
Bảng phân phối hận Student PDF
1. Bảng phân păn năn Student
Xem thêm: Phật Tổ Như Lai La Phật Nào? Phân Biệt Phật Tổ Như Lai Và Phật A Di Đà
Bậc thoải mái (df) | p-value | 0.25 | 0.2 | 0.15 | 0.1 | 0.05 | 0.025 | 0.02 | 0.01 | 0.005 | 0.0025 | 0.001 | 0.0005 |
1 | 1 | 1.376 | 1.963 | 3.078 | 6.314 | 12.71 | 15.89 | 31.82 | 63.66 | 127.3 | 318.3 | 636.6 |
2 | 0.816 | 1.061 | 1.386 | 1.886 | 2.92 | 4.303 | 4.849 | 6.965 | 9.925 | 14.09 | 22.33 | 31.6 |
3 | 0.765 | 0.978 | 1.25 | 1.638 | 2.353 | 3.182 | 3.482 | 4.541 | 5.841 | 7.453 | 10.21 | 12.92 |
4 | 0.741 | 0.941 | 1.19 | 1.533 | 2.132 | 2.776 | 2.999 | 3.747 | 4.604 | 5.598 | 7.173 | 8.61 |
5 | 0.727 | 0.92 | 1.156 | 1.476 | 2.015 | 2.571 | 2.757 | 3.365 | 4.032 | 4.773 | 5.893 | 6.869 |
6 | 0.718 | 0.906 | 1.134 | 1.44 | 1.943 | 2.447 | 2.612 | 3.143 | 3.707 | 4.317 | 5.208 | 5.959 |
7 | 0.711 | 0.896 | 1.119 | 1.415 | 1.895 | 2.365 | 2.517 | 2.998 | 3.499 | 4.029 | 4.785 | 5.408 |
8 | 0.706 | 0.889 | 1.108 | 1.397 | 1.86 | 2.306 | 2.449 | 2.896 | 3.355 | 3.833 | 4.501 | 5.041 |
9 | 0.703 | 0.883 | 1.1 | 1.383 | 1.833 | 2.262 | 2.398 | 2.821 | 3.25 | 3.69 | 4.297 | 4.781 |
10 | 0.7 | 0.879 | 1.093 | 1.372 | 1.812 | 2.228 | 2.359 | 2.764 | 3.169 | 3.581 | 4.144 | 4.587 |
11 | 0.697 | 0.876 | 1.088 | 1.363 | 1.796 | 2.201 | 2.328 | 2.718 | 3.106 | 3.497 | 4.025 | 4.437 |
12 | 0.695 | 0.873 | 1.083 | 1.356 | 1.782 | 2.179 | 2.303 | 2.681 | 3.055 | 3.428 | 3.93 | 4.318 |
13 | 0.694 | 0.87 | 1.079 | 1.35 | 1.771 | 2.16 | 2.282 | 2.65 | 3.012 | 3.372 | 3.852 | 4.221 |
14 | 0.692 | 0.868 | 1.076 | 1.345 | 1.761 | 2.145 | 2.264 | 2.624 | 2.977 | 3.326 | 3.787 | 4.14 |
15 | 0.691 | 0.866 | 1.074 | 1.341 | 1.753 | 2.131 | 2.249 | 2.602 | 2.947 | 3.286 | 3.733 | 4.073 |
16 | 0.69 | 0.865 | 1.071 | 1.337 | 1.746 | 2.12 | 2.235 | 2.583 | 2.921 | 3.252 | 3.686 | 4.015 |
17 | 0.689 | 0.863 | 1.069 | 1.333 | 1.74 | 2.11 | 2.224 | 2.567 | 2.898 | 3.222 | 3.646 | 3.965 |
18 | 0.688 | 0.862 | 1.067 | 1.33 | 1.734 | 2.101 | 2.214 | 2.552 | 2.878 | 3.197 | 3.611 | 3.922 |
19 | 0.688 | 0.861 | 1.066 | 1.328 | 1.729 | 2.093 | 2.205 | 2.539 | 2.861 | 3.174 | 3.579 | 3.883 |
20 | 0.687 | 0.86 | 1.064 | 1.325 | 1.725 | 2.086 | 2.197 | 2.528 | 2.845 | 3.153 | 3.552 | 3.85 |
21 | 0.686 | 0.859 | 1.063 | 1.323 | 1.721 | 2.08 | 2.189 | 2.518 | 2.831 | 3.135 | 3.527 | 3.819 |
22 | 0.686 | 0.858 | 1.061 | 1.321 | 1.717 | 2.074 | 2.183 | 2.508 | 2.819 | 3.119 | 3.505 | 3.792 |
23 | 0.685 | 0.858 | 1.06 | 1.319 | 1.714 | 2.069 | 2.177 | 2.5 | 2.807 | 3.104 | 3.485 | 3.768 |
24 | 0.685 | 0.857 | 1.059 | 1.318 | 1.711 | 2.064 | 2.172 | 2.492 | 2.797 | 3.091 | 3.467 | 3.745 |
25 | 0.684 | 0.856 | 1.058 | 1.316 | 1.708 | 2.06 | 2.167 | 2.485 | 2.787 | 3.078 | 3.45 | 3.725 |
26 | 0.684 | 0.856 | 1.058 | 1.315 | 1.706 | 2.056 | 2.162 | 2.479 | 2.779 | 3.067 | 3.435 | 3.707 |
27 | 0.684 | 0.855 | 1.057 | 1.314 | 1.703 | 2.052 | 2.158 | 2.473 | 2.771 | 3.057 | 3.421 | 3.69 |
28 | 0.683 | 0.855 | 1.056 | 1.313 | 1.701 | 2.048 | 2.154 | 2.467 | 2.763 | 3.047 | 3.408 | 3.674 |
29 | 0.683 | 0.854 | 1.055 | 1.311 | 1.699 | 2.045 | 2.15 | 2.462 | 2.756 | 3.038 | 3.396 | 3.659 |
30 | 0.683 | 0.854 | 1.055 | 1.31 | 1.697 | 2.042 | 2.147 | 2.457 | 2.75 | 3.03 | 3.385 | 3.646 |
40 | 0.681 | 0.851 | 1.05 | 1.303 | 1.684 | 2.021 | 2.123 | 2.423 | 2.704 | 2.971 | 3.307 | 3.551 |
50 | 0.679 | 0.849 | 1.047 | 1.299 | 1.676 | 2.009 | 2.109 | 2.403 | 2.678 | 2.937 | 3.261 | 3.496 |
60 | 0.679 | 0.848 | 1.045 | 1.296 | 1.671 | 2 | 2.099 | 2.39 | 2.66 | 2.915 | 3.232 | 3.46 |
80 | 0.678 | 0.846 | 1.043 | 1.292 | 1.664 | 1.99 | 2.088 | 2.374 | 2.639 | 2.887 | 3.195 | 3.416 |
100 | 0.677 | 0.845 | 1.042 | 1.29 | 1.66 | 1.984 | 2.081 | 2.364 | 2.626 | 2.871 | 3.174 | 3.39 |
1000 | 0.675 | 0.842 | 1.037 | 1.282 | 1.646 | 1.962 | 2.056 | 2.33 | 2.581 | 2.813 | 3.098 | 3.3 |
z* | 0.674 | 0.841 | 1.036 | 1.282 | 1.645 | 1.96 | 2.054 | 2.326 | 2.576 | 2.807 | 3.091 | 3.291 |
Khoảng tin yêu (CI) | 50% | 60% | 70% | 80% | 90% | 95% | 96% | 98% | 99% | 99.50% | 99.80% | 99.90% |
Cách tra bảng phân phối Student
Để khám phá cụ thể về kiểu cách tra, bản thân ra mắt đến các bạn ví dụ sau: Giả sử một cỡ mẫu có $n = 41$, độ tin yêu $90\% $. Tra bảng $t(n – 1)$ bằng bao nhiêu với $fracaltrộn 2$
Giải:
Độ tin cậy: $gamma = 90\% Rightarrow 1 – altrộn = 0.9 Rightarrow fracaltrộn 2 = 0.05$
Với $n = 41 Rightarrow df = n – 1 = 40$
khi đó: $tleft< (n – 1),fracaltrộn 2 ight> = t(40,0.05) = 1.684$
các bài tập luyện vận dụng
Cho một chủng loại cùng với cỡ chủng loại là $n = 32$, giá trị mức độ vừa phải $mu = 128.5$. Sai số chuẩn chỉnh $SE = 6,2$. Tìm khoảng chừng tin cậy $99\% $ của giá trị vừa phải.
Giải
Tóm tắt đề: $n = 32,mu = 128.5,SE = 6,2,CI(99\% ) = ?$
Ta có: $df = n – 1 = 31$
$fracaltrộn 2 = frac1 – 99\% 2 = 0.005$
Suy ra: $t(31,0.005) = 2,744$
Vậy: $CI(99\% ) = (mu – SE.t;mu + SE.t) = (111,5;145,5)$
Lưu ý
Trong quá trình áp dụng bảng phân phối Student trong tỷ lệ những thống kê với các cỗ môn liên quan nên lưu giữ ý:
Sử dụng bảng phân phối bao gồm xácPhân biệt các khái niệm về: Độ tin cẩn, độ lệch chuẩnNên bắt tắt đề trước khi giải toán