自由度df越小，t分布曲线越低平；自由度df越大，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线，如图.
t(n)分布与标准正态N(0,1)的密度函数
3.随着自由度逐渐增大，t分布逐渐接近标准正态分布。
对应于每一个自由度df，就有一条t分布曲线，每条曲线都有其曲线下统计量t的分布规律，计算较复杂。
学生的t分布（或也t分布） ，在概率统计中，在置信区间估计、显著性检验等问题的计算中发挥重要作用。
在
概率论和统计学中，学生
t-分布（Student‘s
t-distribution）经常应用在对
呈正态分布的总体的均值进行估计。它是对两个
样本均值差异进行显著性测试的学生t测定的基础。t检定改进了Z检定（en:Z-test），不论样本数量大或小皆可应用。
在样本数量大（超过120等）时，可以应用Z检定，但Z检定用在小的样本会产生很大的误差，因此样本很小的情况下得改用学生t检定。
