在统计学中，t分布（也称为学生t分布）中的自由度（记为v）是n-1，这里的n是指样本量。自由度的概念源于统计学中的估计量和假设检验，具体原因如下：
1. 估计样本方差：在t分布中，我们通常使用样本方差来估计总体方差。计算样本方差时，需要从样本中减去一个自由度，这是因为样本方差公式中包含一个除以n的项，而n实际上代表了自由度。因此，自由度v=n-1。
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2. 无偏估计：当样本量较小时，直接使用样本方差作为总体方差的估计可能会导致估计值有偏。引入自由度v=n-1可以使样本方差成为一个无偏估计量，即它的期望值等于总体方差。
3. t分布的形状：自由度v=n-1决定了t分布的形状。随着自由度的增加，t分布逐渐接近正态分布。当自由度趋于无穷大时，t分布就完全等同于标准正态分布。
4. 假设检验：在假设检验中，t分布用于比较样本均值与总体均值是否有显著差异。自由度v=n-1与样本均值的标准误差有关，从而影响t统计量的计算。
自由度v=n-1是t分布中的一个重要参数，它体现了样本方差的无偏性、t分布的形状以及假设检验中的t统计量计算。
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