t分布是一种用于小样本数据假设检验的概率分布。它通常用于估计总体均值，特别是在总体方差未知的情况下。t分布的形状与样本量（记为n）有关，特别是与自由度（记为df，即样本量n减去1）紧密相关。当自由度较小时，t分布比正态分布更分散；随着自由度的增加，t分布逐渐接近正态分布。
定义：
t分布用于根据样本数据来推断总体均值，当总体方差未知时。
自由度：
t分布的自由度是样本量减去1（df = n - 1），它决定了分布的形状。
应用：
t分布常用于单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验等统计推断方法中。
形态：
随着自由度的增加，t分布的形态越来越接近正态分布。当自由度为无穷大时，t分布退化为标准正态分布。
历史：
t分布最初由英国统计学家William S. Gosset以笔名"Student"发表，因此也被称为Student分布。
希望这些信息能帮助你理解t分布的概念和应用