t分布和正态分布区别与联系如下：
正态分布和t分布是两个与统计学紧密相关的概念，都是用来描述概率分布的。正态分布是一种常见的连续概率分布，又称为高斯分布，是以自然界中的很多事件为基础的一种模型。正态分布具有对称性，在一个区间内的概率密度函数值与该区间对称。
t分布则是一种用来估计总体均值的分布，也称为Student分布。t分布是正态分布的一种变体，通常用于小样本或总体标准差未知的情况。
正态分布和t分布的主要区别在于，t分布相对于正态分布，更加平坦和宽泛。这是因为由于小样本或总体标准差未知的情况下，t分布需要降低置信度，以减小误差。这样，在样本数量较少时，t分布将给出更加保守的结果。
扩展资料：
此外，正态分布和t分布也具有相似之处。它们都是在数学上被广泛使用，特别是在统计分析、工程设计、生物学等领域。它们还都有用于计算概率和进行统计测试的公式。在样本数量较大时，t分布会接近正态分布。
在实际应用中，正态分布和t分布都有广泛的应用。根据数据量和要求的置信度，可以选择使用合适的分布。这些分布可用于建立各种类型的数学模型，例如计算房价增长率、探究月均降雨量等。同时，它们也被用于制定投资策略、制订医学诊断标准等。
总之，正态分布和t分布是两个重要的概率分布，二者有关系，但也存在差异。此外，正态分布和t分布也说明了，虽然我们可以预测一些事情，但总会有一些不确定因素，我们需要使用这些概率分布来了解这些不确定因素的范围，评估可能的结果，并作出相应的决策。
正态分布和t分布是两个与统计学紧密相关的概念，都是用来描述概率分布的。正态分布是一种常见的连续概率分布，又称为高斯分布，是以自然界中的很多事件为基础的一种模型。正态分布具有对称性，在一个区间内的概率密度函数值与该区间对称。
t分布则是一种用来估计总体均值的分布，也称为Student分布。t分布是正态分布的一种变体，通常用于小样本或总体标准差未知的情况。
正态分布和t分布的主要区别在于，t分布相对于正态分布，更加平坦和宽泛。这是因为由于小样本或总体标准差未知的情况下，t分布需要降低置信度，以减小误差。这样，在样本数量较少时，t分布将给出更加保守的结果。
百度百科：
此外，正态分布和t分布也具有相似之处。它们都是在数学上被广泛使用，特别是在统计分析、工程设计、生物学等领域。它们还都有用于计算概率和进行统计测试的公式。在样本数量较大时，t分布会接近正态分布。
在实际应用中，正态分布和t分布都有广泛的应用。根据数据量和要求的置信度，可以选择使用合适的分布。这些分布可用于建立各种类型的数学模型，例如计算房价增长率、探究月均降雨量等。同时，它们也被用于制定投资策略、制订医学诊断标准等。
总结：
总之，正态分布和t分布是两个重要的概率分布，二者有关系，但也存在差异。此外，正态分布和t分布也说明了，虽然我们可以预测一些事情，但总会有一些不确定因素，我们需要使用这些概率分布来了解这些不确定因素的范围，评估可能的结果，并作出相应的决策。