Bảng Giá Trị Tới Hạn Student

  -  

Bảng phân phối Student hay còn gọi là phân phối t được ứng dụng trong nhiều môn học đại cương của các ngành kinh tế học như: Xác suất thống kê, kinh tế lượng,… Dưới đây là bảng phân phối Student chính xác kèm theo một số lý thuyết cơ bản và bài tập vận dụng.

Bạn đang xem: Bảng giá trị tới hạn student


Phân phối Student là gì?

Phân phối Student còn được gọi là phân phối T hay phân phối T Student, trong tiếng anh là T Distribution hay Student’s t-distribution.


Phân phối Student có hình dạng đối xứng trục giữa gần giống với phân phối chuẩn. Khác biệt ở chỗ phần đuôi nếu trường hợp có nhiều giá trị trung bình phân phối xa hơn sẽ khiến đồ thị dài và nặng. Phân phối student thường ứng dụng để mô tả các mẫu khác nhau trong khi phân phối chuẩn lại dùng trong mô tả tổng thể. Do đó, khi dùng để mô tả mẫu càng lớn thì hình dạng của 2 phân phối càng giống nhau

Bảng phân phối Student PDF

1. Bảng phân phối Student

Bậc tự do (df) | p-value0.250.20.150.10.050.0250.020.010.0050.00250.0010.0005
111.3761.9633.0786.31412.7115.8931.8263.66127.3318.3636.6
20.8161.0611.3861.8862.924.3034.8496.9659.92514.0922.3331.6
30.7650.9781.251.6382.3533.1823.4824.5415.8417.45310.2112.92
40.7410.9411.191.5332.1322.7762.9993.7474.6045.5987.1738.61
50.7270.921.1561.4762.0152.5712.7573.3654.0324.7735.8936.869
60.7180.9061.1341.441.9432.4472.6123.1433.7074.3175.2085.959
70.7110.8961.1191.4151.8952.3652.5172.9983.4994.0294.7855.408
80.7060.8891.1081.3971.862.3062.4492.8963.3553.8334.5015.041
90.7030.8831.11.3831.8332.2622.3982.8213.253.694.2974.781
100.70.8791.0931.3721.8122.2282.3592.7643.1693.5814.1444.587
110.6970.8761.0881.3631.7962.2012.3282.7183.1063.4974.0254.437
120.6950.8731.0831.3561.7822.1792.3032.6813.0553.4283.934.318
130.6940.871.0791.351.7712.162.2822.653.0123.3723.8524.221
140.6920.8681.0761.3451.7612.1452.2642.6242.9773.3263.7874.14
150.6910.8661.0741.3411.7532.1312.2492.6022.9473.2863.7334.073
160.690.8651.0711.3371.7462.122.2352.5832.9213.2523.6864.015
170.6890.8631.0691.3331.742.112.2242.5672.8983.2223.6463.965
180.6880.8621.0671.331.7342.1012.2142.5522.8783.1973.6113.922
190.6880.8611.0661.3281.7292.0932.2052.5392.8613.1743.5793.883
200.6870.861.0641.3251.7252.0862.1972.5282.8453.1533.5523.85
210.6860.8591.0631.3231.7212.082.1892.5182.8313.1353.5273.819
220.6860.8581.0611.3211.7172.0742.1832.5082.8193.1193.5053.792
230.6850.8581.061.3191.7142.0692.1772.52.8073.1043.4853.768
240.6850.8571.0591.3181.7112.0642.1722.4922.7973.0913.4673.745
250.6840.8561.0581.3161.7082.062.1672.4852.7873.0783.453.725
260.6840.8561.0581.3151.7062.0562.1622.4792.7793.0673.4353.707
270.6840.8551.0571.3141.7032.0522.1582.4732.7713.0573.4213.69
280.6830.8551.0561.3131.7012.0482.1542.4672.7633.0473.4083.674
290.6830.8541.0551.3111.6992.0452.152.4622.7563.0383.3963.659
300.6830.8541.0551.311.6972.0422.1472.4572.753.033.3853.646
400.6810.8511.051.3031.6842.0212.1232.4232.7042.9713.3073.551
500.6790.8491.0471.2991.6762.0092.1092.4032.6782.9373.2613.496
600.6790.8481.0451.2961.67122.0992.392.662.9153.2323.46
800.6780.8461.0431.2921.6641.992.0882.3742.6392.8873.1953.416
1000.6770.8451.0421.291.661.9842.0812.3642.6262.8713.1743.39
10000.6750.8421.0371.2821.6461.9622.0562.332.5812.8133.0983.3
z*0.6740.8411.0361.2821.6451.962.0542.3262.5762.8073.0913.291
Khoảng tin cậy (CI)50%60%70%80%90%95%96%98%99%99.50%99.80%99.90%

Ghi chú: Khoảng tin cậy là CI = > $\alpha $ = 1 -CI

2. File PDF

Ứng dụng

Phân phối T – Student thường được dùng rộng rãi trong việc suy luận phương sai tổng thể khi có giả thiết tổng thể phân phối chuẩn, đặc biệt khi cỡ mẫu càng nhỏ thì độ chính xác càng cao. Ngoài ra, còn được ứng dụng trong kiểm định giả tiết về trung bình khi chưa biết phương sai tổng thể là bao nhiêu.

Xem thêm: Xem Số Điện Thoại Có Hợp Tuổi Không, Xem Bói Sim Chính Xác Nhất

Phân phối này được ứng dụng trong cả xác suất thống kê và kinh tế lượng.

Xem thêm: Cách Lập Facebook Không Cần Mã Xác Nhận, Cách Tạo Facebook Không Cần Số Điện Thoại

Các tính chất

Nếu như $Y \sim N(0,1)$, $Z \sim {X^2}(k)$ và độc lập với $Y$ thì $X = \frac{Y}{{\sqrt {\frac{Z}{k}} }} \sim T(k)$. Trong trường hợp này phân phối Student có:

Hình dạng đối xứng gần giống phân phối chuẩn hóaKhi cỡ mẫu càng lớn càng giống phân phối chuẩn hóaCỡ mẫu càng nhỏ, phần đuôi càng nặng và xa hơn

Hàm mật độ: $f(x) = \frac{{T\left( {\frac{{k + 1}}{2}} \right)}}{{\sqrt {\pi k} T\left( {\frac{k}{2}} \right){{\left( {1 + \frac{{{x^2}}}{k}} \right)}^{\frac{{k + 1}}{2}}}}};x \in R$

Trung bình: $\mu = 0$

Phương sai: ${\sigma ^2} = \frac{k}{{k – 2}},k \ge 2$


*

Cách tra bảng phân phối Student

Để tìm hiểu chi tiết về cách tra, mình giới thiệu đến các bạn ví dụ sau: Giả sử một cỡ mẫu có $n = 41$, độ tin cậy $90\% $. Tra bảng $t(n – 1)$ bằng bao nhiêu với $\frac{\alpha }{2}$

Giải:

Độ tin cậy: $\gamma = 90\% \Rightarrow 1 – \alpha = 0.9 \Rightarrow \frac{\alpha }{2} = 0.05$

Với $n = 41 \Rightarrow df = n – 1 = 40$

Khi đó: $t\left< {(n – 1),\frac{\alpha }{2}} \right> = t(40,0.05) = 1.684$

Bài tập vận dụng

Cho một mẫu với cỡ mẫu là $n = 32$, giá trị trung bình $\mu = 128.5$. Sai số chuẩn $SE = 6,2$. Tìm khoảng tin cậy ${99\% }$ của giá trị trung bình.

Giải

Tóm tắt đề: $n = 32,\mu = 128.5,SE = 6,2,CI(99\% ) = ?$

Ta có: $df = n – 1 = 31$

$\frac{\alpha }{2} = \frac{{1 – 99\% }}{2} = 0.005$

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 ứng dụng bảng phân phối Student trong xác suất thống kê và các bộ môn liên quan cần lưu ý:

Sử dụng bảng phân phối chính xácPhân biệt các khái niệm về: Độ tin cậy, độ lệch chuẩnNên tóm tắt đề trước khi giải toán