统计量：由样本构造一个函数，且此函数不依赖于任何未知参数，则称该函数为统计量，
常用的统计量有样本均值、样本方差、样本变异系数。
卡方分布：设随机变量X1,X2,…Xn相互独立，且Xi(1,2,…,n)服从标准正态分布N(0,1)，则它们的平方和服从自由度为n的卡方分布。
由上图可知，当自由度足够大时，卡方分布的概率密度曲线趋于对称，即卡方分布的极限分布是正态分布。
T分布：设随机变量X~N(0,1),Y符合自由度为n的卡方分布，且X与Y独立，则t=X/sqrt(Y/n)。其分布称为t分布，记为t（n），其中n为自由度。
由上图可知，t分布的密度函数曲线与标准正态分布的密度函数曲线非常相似，只是t分布的方差要大一些，尾部要粗一些。一般，当n大于等于30时，t分布于标准正态分布就非常接近。
F分布：设随机变量Y与Z相互独立，且Y和Z分别服从自由度为m和n的卡方分布，随机变量X有如下表达式：X = nY/mZ，则称X服从第一自由度为m，第二自由度为n的F分布，记为F(m,n)。
如果随机变量X服从t(n)分布，则X^2服从F(1,n)的F分布，这在回归分析的回归系数显著性检验中有用。
参考书籍：贾平凹《统计学 第7版》
来源：CSDN
作者：小文的数据之旅
链接：https://blog.csdn.net/d345389812/article/details/103459585