Распределение Стьюдента (t-распределение)
Анализируя случайные отклонения выборочной средней x от истинного среднего значения исследуемой случайной величины ξ английский статистик В. Госсет (писавший под псевдонимом «Стьюдент») получил следующий результат. Пусть ξ0, ξ1, ... , ξm, независимые (0, σ2) - нормально распределенные случайные величины. Тогда плотность распределения случайной величины:
Распределение получило название распределения Стьюдента с m степенями свободы (или t(m) - распределения). Функция плотности распределения Стьюдента не зависит от дисперсии σ2 случайных величин ξ, кроме того является унимодальной и симметричной относительно точки x = 0.
Если m → ∞, то функция плотности распределения Стьюдента стремится к функции плотности нормального распределения. На практике полагают, что распределение Стьюдента можно заменить нормальным при m>30.
Распределение Стьюдента широко применяется в следующей стандартной схеме. Для независимых случайных величин X1,X2,...,Xm, распределенных по нормальному закону φ(x;μ,σ2), лучшие несмещенные оценки математического ожидания μ и дисперсии σ2 дают статистики
При этом 
подчиняется стандартному нормальному закону φ(x;0,1), случайная величина, случайная величина 
— закону «хи-квадрат», а отношение:
Заказать задачи по эконометрике решаются тут