統計學三大分佈與正態分佈的關係
三大抽樣分佈：卡方分佈，F分佈，t分佈
這三個分佈都是基於正態分佈變形得到的，在實際中只能用來做假設檢驗。比如，已知樣本X都是服從正態分佈的樣本，而且方差未知，那麼，檢驗X的均值就會用到t分佈,其他的情況也類似
以X^2分佈為例子
x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正態分佈，則
x1^2+x2^2+遵守X^2(n)分佈
相當於形成了一個新統計量Y=x1^2+x2^2+
是新的統計量！而t分佈，F分佈也都是新統計量的分佈，只不過他們都是正態總體中的抽樣x1,x2,x3組成的函式。
就好象你知道x,y獨立，且其分佈你也知道，讓你求x^2+y^2的分佈一個道理，只不過抽樣都是獨立同分布而已！
u檢驗，t檢驗，F檢驗，卡方檢驗，一元線性迴歸，多元性迴歸在一定條件下互相轉化！
[Paper] 統計學三大分佈與正態分佈的差異
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