在现代统计理论中,我们在大量研究各类分布及其性质,当原有的分布无法满足实际要求时,我们便会寻求新的分布.在实际的经济及生产领域,统计方法的使用及效用越来越明显,进而对样本拟合问题的研究也越来越有意义.通常,我们所常用来拟合的分布有正态分布、t分布、指数分布等.现在经常遇到这样的一类情况,许多经济或生产中得到的数据表现出一些特性,它们具有一定的偏斜程度,当这种偏斜性出现在许多样本数据上时,说明它们所服从的分布应该具有一定的偏斜性,这时再用传统意义上的正态分布、t分布来进行拟合就不合适了.这就要求我们寻求新的分布函数,来适应这种偏斜性,更好的刻画样本数据.本文主要目的在于将常用的t分布进行推广,以适合更多的样本数据.在基于一些学者的研究基础上,借鉴某些方法,本文最终将t分布推广至广义T分布,使其具有一些新的特性,如偏斜性.其中传统意义上的t分布只是广义T分布族里特殊的一个在文章《A New Skew Generalization of The Normal Distribution:Properties and Ap-plications》中,作者利用变换并插入参数值的方法,将传统意义上的正态分布N(μ,σ2)推广成广义正态分布.本文将借鉴类似的方法,通过严格的推导及论证,将自由度为n的t分布推广成广义T分布,并研究其基本性质.对广义T分布矩的性质进行研究,使得广义T分布参数的估计变得方便.文中也举了一些实例,来说明广义T分布广泛的适用性,其中包括参数的估计值与真实值之间的对比.从应用部分可以看出,广义T分布的引进扩展了分布函数总量,并具有一定的实用性,使得在一些实际应用中对数据的拟合等问题更加便利、准确.