T分布和T检验的理解，Python代码实现T检验的计算

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声明：本人所有的原创，都是自己在学习过程中的记录点滴，不一定都是对的，肯定也会有一些错误的想法。所以大家看一看就好，不可尽信。当然也欢迎指出。

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T分布

定义，有来自标准正态分布的样本X ~ N（0,1），和来自卡方n分布的Y ~ X²(n)，
那么有 Z= X/√（Y/n） 成为符合自由度为n的T分布

我们用Python代码画一下他的图形

# 给一个自由度，返回这个自由度的卡方分布 X²(n)
def product(n):
    n = np.ceil(n).astype(int)
    if n <=0:return None
    y = np.power(np.random.randn(1000),2)
    for i in range(1,n):
        y += np.power(np.random.randn(1000),2)
    return y
    
x = np.random.randn(1000)
df = 3
y = product(df)
# 根据公式生成T分布
z = x/(np.sqrt(y/df))
# plt.hist(z,bins=100,density=True)
pd.Series(x,name="正态分布").plot(kind="kde",figsize=(12