文档介绍：一只鹦鹉大摇大摆地走进酒吧，飞上吧台。
“嘿，伙计！给我来一盘毛毛虫！”鹦鹉嚷道。
“我们这里不卖毛毛虫！”侍者有点生气。
“什么破酒吧？”鹦鹉骂了一句，一摇一摆地走了。
第二天，鹦鹉又来了，跃上吧台。
“喂，伙计！快给我来一盘毛毛虫！”鹦鹉仿佛忘了昨天的事。
“你是不是不长记性！我们这里不卖毛毛虫！”侍者十分恼火。
“到底是不是做生意的？”鹦鹉嘟哝着走了。
第三天，鹦鹉照旧来到酒吧，“扑哧”一声窜上吧台。
“伙计！来一盘毛毛虫！”鹦鹉依旧老一套。
“你要是再敢要毛毛虫，我就把你的嘴壳子钉在这吧台上！”
说着侍者挥了挥拳头.
“暴脾气！” 鹦鹉埋怨了一声，急忙逃走了。
第四天，鹦鹉居然还是来到酒吧。
它飞上吧台，“伙计！给我来一盘钉子!” 鹦鹉终于改了说法.
“滚开！我们这里没有钉子！”侍者骂道。
“那么，给我来一盘毛毛虫！”
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第三节 小样本情形下的区间估计
●使用t分布的条件（p129)：正态总体、当样本容量n＜30，总体标准差σ未知时，用样本标准差S代替总体标准差σ。
T分布：
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在讨论大样本的参数估计时，我们引用了中心极限定理，即把平均数的抽样分布看成是正态分布。
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但中心极限定理是在极限意义上引进的。如果样本容量太小，而总体方差未知时，由于样本标准差是有偏估计量，当我们用样本标准差代替（点估计）总体标准差时，就不能再认为平均数的抽样分布是～N。
即：当n较小，
不再成立。
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所以，当我们利用样本标准差来代替总体标准差时，在对参数进行估计时，就会人为地引入一个误差来源，而我们又使用小样本，更会影响我们估计的精度，为了保持我们需要的置信度，我们只有加宽置信区间。
从区间估计的公式中可以看到，s代替σ，n是我们选择的样本容量，不能再变，能变化的只有Z值了，而改变Z，除了改变置信度外，就要改变分布的形式，即认为抽样分布不服从正态分布。
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经过证明及推导，引出在小样本的情况下，我们估计的临界值服从自由度为（n-1）的t分布，临界值用
表示，置信区间为：(
)，
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特点(p106、130）: 关于y轴对称;随着自由度的逐渐增大,密度曲线逐渐接近于标准正态密度曲线.
标准t分布表示方法：
x～t(0, )，其密度曲线:
X
f(x)
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t分布的 分位数:
X
f(x)
设X~t(n),对于给定α(0<α<1), 若P(t(n)>λ)=α,则称λ为t(n)分布的α水平的分位数, 记为:
α
例如. 设X~t(15),求(1)α=;
解(1)λ=(15),
查表得
λ=
t(n)>λ
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估计区间：
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例题1： 某商场从一批袋装食品中随机抽取10袋，测得每袋重量（单位：克）分别为789、780、794、762、802、813、770、785、810、806，如果袋装重量服从正态分布，要求以95%的把握程度，估计这批食品的平均每袋重量的区间范围及其允许误差。
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