关于扩展不确定度中包含因子服从t分布的问题...

  JJF1059-1999中的6.10说“uc(y)?是两个或多个估计方差分量的合成，则即使当每个xi均为服从正态分布的输入量Xi的估计值时，变量（y-Y）/uc(y)可以近似服从t分布”。可我怎么也不觉得跟t分布近似，t分布的分母是卡方分布除以n在开根号，uc(y)是多个方差的合成，我觉得它们俩似乎并不近似。 第二个问题，JJF1059-1999中7.1 b）：uc(y)乘以给定概率p的包含因子kp，从而得到扩展不确定度Up，可期望在y-Up和y+Up的区间内，以概率p包含结果的可能值。这又是为什么呢？概率p不是t分布里的概率吗？按照t分布的定义，t乘以uc(y)应该得到一个标准正态分布，那么为什么这个概率p又可以用在这个标准正态分布里呢？ 最后关于那个有效自由度的韦尔奇-萨特斯威特公式是从哪来的呢，我在概率书上好像没看见（可能我读书不认真），不知论坛是否有高手有这方面的资料。

  哎，不知道表达得清楚不，望高手指教！

这个问题我算是想清楚了，其实是我对t分布的理解不对，以前在概率书上看的并不是t分布的定义，我现在对t分布的理解是这样的，分子是一个来自于正态分布的数，而分母就是这个正态分布的几个样本所计算出来的标准差，这样来看，最后扩展不确定度的计算查t分布表就没有问题了

不太懂，还要学习。

没看懂这块，能不能解释下原因？