貌似t分佈是比較有意思的一種概率分佈。

“

在概率論和統計學中，學生t-分佈（t-distribution），可簡稱為t分佈，用於根據小樣本來估計呈正態分佈且方差未知的總體的均值。如果總體方差已知（例如在樣本數量足夠多時），則應該用正態分佈來估計總體均值。
t分佈曲線形態與n（確切地說與自由度df）大小有關。與標準正態分佈曲線相比，自由度df越小，t分佈曲線愈平坦，曲線中間愈低，曲線雙側尾部翹得愈高；自由度df愈大，t分佈曲線愈接近正態分佈曲線，當自由度df=∞時，t分佈曲線為標準正態分佈曲線。 在概率論和統計學中，學生t-分佈（Student's t-distribution）經常應用在對呈正態分佈的總體的均值進行估計。它是對兩個樣本均值差異進行顯著性測試的學生t測定的基礎。t檢定改進了Z檢定（en:Z-test），不論樣本數量大或小皆可應用。在樣本數量大（超過120等）時，可以應用Z檢定，但Z檢定用在小的樣本會產生很大的誤差，因此樣本很小的情況下得改用學生t檢定。在資料有三組以上時，因為誤差無法壓低，此時可以用變異數分析代替學生t檢定。
當母群體的標準差是未知的但卻又需要估計時，我們可以運用學生t-分佈。
學生t-分佈可簡稱為t分佈。其推導由威廉·戈塞於1908年首先發表，當時他還在都柏林的健力士釀酒廠工作。因為不能以他本人的名義發表，所以論文使用了學生（Student）這一筆名。之後t檢驗以及相關理論經由羅納德·費雪的工作發揚光大，而正是他將此分佈稱為學生分佈。
”