自由度足够大时，t分布几乎就是A. 二项分布B. 标准正态分布C. 卡方分布D. F分布

本题考查t分布的性质，解题思路是依据t分布的定义和极限性质来确定自由度足够大时t分布的近似分布。

t分布的概率密度函数为：
$f(t) = \frac{\Gamma(\frac{\nu + 1}{2})}{\sqrt{\nu\pi}\Gamma(\frac{\nu}{2})} \left(1 + \frac{t^2}{\nu}\right)^{-\frac{\nu + 1}{2}}$
其中$\nu$是自由度，$\Gamma(\cdot)$是伽马函数。

当自由度$\nu$足够大时，t分布的极限分布是标准正态分布$N(0, 1)$。这可以从t分布的构造来理解，t分布是由标准正态分布和卡方分布构造而成的。设$Z\sim N(0, 1)$，$Y\sim \chi^2(\nu)$，且$Z$与$Y$相互独立，则$T=\frac{Z}{\sqrt{\frac{Y}{\nu}}}$服从自由度为$\nu$的t分布。

当$\nu$很大时，根据大数定律，$\frac{Y}{\nu}$趋近于其期望$1$（因为卡方分布$\chi^2(\nu)$的期望是$\nu$），那么$\sqrt{\frac{Y}{\nu}}$趋近于$1$，此时$T$就近似于$Z$，也就是近似服从标准正态分布。