本文介绍了统计学中常用的三种分布表：t分布表、F分布表和Z分布表。这些分布表在假设检验、置信区间估计等统计推断中具有重要作用。t分布表适用于小样本情况下的均值检验，F分布表主要用于方差分析和回归分析中的方差比检验，而Z分布表则适用于大样本情况下的正态分布检验。掌握这些分布表的使用方法对于进行准确的统计分析至关重要。 在统计学领域，t分布表、F分布表和Z分布表是不可或缺的工具，它们在各种统计推断中发挥着基础而关键的作用。t分布表是用于小样本情况下的均值检验，其中t分布是一种连续概率分布，它衡量的是当总体标准差未知时，样本均值与总体均值之间的差异。t分布的形状类似于标准正态分布，但是随着样本量的减小，分布会变得更加扁平和分散，这是因为小样本情况下样本均值的标准误差变大。t分布表中的值是根据自由度以及我们选择的显著性水平计算得出的临界值，它们用于t检验以确定样本均值是否显著不同于假设的总体均值。 F分布表则在方差分析（ANOVA）和回归分析中扮演核心角色，用于检验两组数据的方差是否相等。F分布是由两个独立的卡方分布随机变量的比率构成的，这两个随机变量分别代表了两个不同样本方差的估计。F分布表提供了不同自由度下的F分布临界值，这些临界值用于决定统计检验中的F统计量是否足够大，从而拒绝原假设，即两组数据方差相等的假设。 Z分布表在统计学中指的就是标准正态分布表，它描述了在标准正态分布下的累积概率。标准正态分布是一种特殊的正态分布，其均值为0，标准差为1。Z分布表中的值是根据给定的Z值以及我们选择的显著性水平得出的累积概率值，这些值用于确定一个数据点在标准正态分布中的相对位置，进而用于在大样本情况下进行正态分布检验。 掌握这些分布表的使用方法对于进行准确的统计分析至关重要，因为它们为统计推断提供了标准化的参考，帮助研究者和分析师进行假设检验和置信区间估计。在实际应用中，研究者通过查阅相应的分布表，将统计量与临界值进行比较，来判断某个假设是否应该被接受或是拒绝。这些分布表的使用，确保了统计分析的严谨性和客观性，使得数据分析结果更加可靠。 随着软件技术的发展，统计软件包如R语言、Python中的SciPy库等为统计分析提供了强大的支持。它们包含了丰富的统计函数和方法，能够直接调用或生成这些分布表的源码，使得统计推断的实现更为便捷和高效。因此，除了传统手工查阅分布表的方式之外，通过编程调用相应的软件包来获取分布表的值成为了当前的主要趋势。这些软件包中的源码确保了计算的准确性，并且能够处理更加复杂的数据分析需求。 通过统计软件包和编程语言中的源码，研究人员能够进行更为复杂和精细的统计分析，例如进行非参数检验、多元分析以及机器学习中的各种统计模型训练和验证等。这些工具的出现，极大地提高了统计分析的效率和广度，也为科学研究和数据分析带来了革命性的变化。 t分布表、F分布表和Z分布表是统计分析的基石，它们为各种统计推断提供了基础的参考框架。无论是在教学、学术研究还是实际应用中，这些分布表都是不可或缺的工具。通过软件包和编程语言中的源码，我们可以更加便捷地应用这些分布表，进行精确的统计分析，从而为决策提供科学依据。

（2）用F分布检验两个回归模型是否有显著差异。 *

F分布是1924年英国统计学家R.A.Fisher提出，并以其姓氏的第一个字母命名的。它是一种非对称分布，有两个自由度，且位置不可互换。F分布有着广泛的应用，如在方差分析、回归方程的显著性检验中都有着重要的地位。

目录   1、scipy库中各分布对应的方法   2、stats中各分布的常用方法及其功能   3、正态分布的概率密度函数及其图象     1）正态分布的概率密度函数及其图象     2）python绘制正态分布的概率密度函数图象   4、卡方分布的概率密度函数及其图象     1）卡方分布的概率密度函数及其图象     2）python绘制卡方分布的概率密度函数图象   5、t分布的概率密度函数及其图象     1）t分布的概率密度函数及其图象     2）python绘制t分布的概率密度函数图象     3）python绘制t分布和正态分布的概率密度函数对比图   6、F分布的概率密度函数

附表1 F分布表【高等工程数学】

针对概率统计中几个分布的总结，个人觉得比较到位，希望对大家有用。

F分布的临界值表.pdf

根据公式中的分子自由度(表第一行数字)和分母自由度（表第一列数字），查阅某一置信度(一张表只有一个置信度)下的F值