统计学分布虚拟仿真实验
T分布 · 卡方分布 · F分布
T
T分布
χ²
卡方分布
F
F分布
参数设置
自由度 df =
10
1
50
显示选项
显示正态分布对比
显示CDF曲线
概率计算
x 值
P(T ≤ x)
计算概率
显著性水平 α
0.10
0.05
0.025
0.01
0.005
双侧分位数
计算分位数
仿真实验
抽样次数
500
1000
5000
10000
样本量
5
10
20
30
开始模拟
T分布概率密度函数 (PDF)
拖动滑块观察自由度变化对分布形态的影响
仿真实验：T统计量抽样分布
从正态总体抽样，验证T统计量服从T分布
参数设置
自由度 df =
5
1
30
显示选项
显示CDF曲线
叠加不同自由度对比
概率计算
χ² 值
P(χ² ≤ x)
计算概率
显著性水平 α
0.10
0.05
0.025
0.01
0.005
上侧分位数
计算分位数
仿真实验
抽样次数
500
1000
5000
10000
开始模拟
卡方分布概率密度函数 (PDF)
观察自由度变化对卡方分布形态的影响
仿真实验：卡方统计量分布
验证标准正态变量平方和服从卡方分布
参数设置
分子自由度 df₁ =
5
1
20
分母自由度 df₂ =
10
1
30
显示选项
显示CDF曲线
概率计算
F 值
P(F ≤ x)
计算概率
显著性水平 α
0.10
0.05
0.025
0.01
上侧分位数
计算分位数
仿真实验
抽样次数
500
1000
5000
10000
开始模拟
F分布概率密度函数 (PDF)
观察分子分母自由度对F分布形态的影响
仿真实验：F统计量分布
验证两个独立卡方变量之比服从F分布
统计学龙老师
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