当正态总体的方差未知时，且为小样本条件下，估计总体均值使用的分布是（）A. 正态分布B. T分布C. 卡方分布D. F分布

考查要点：本题主要考查在不同条件下选择合适的统计分布进行参数估计的能力，重点在于理解T分布的应用场景。

解题核心思路：
当总体为正态分布时，若方差未知且样本量小，此时无法直接使用正态分布进行推断。需要利用样本方差代替总体方差，此时构造的统计量服从T分布。T分布的自由度由样本方差的估计精度决定（通常为$n-1$）。

破题关键点：

1. 方差未知：必须用样本方差代替总体方差，导致统计量分布不再是正态分布。
2. 小样本：中心极限定理不适用，无法保证样本均值的正态性。
3. T分布特性：尾部更厚，能更好地描述小样本条件下均值估计的不确定性。

当总体服从正态分布，但方差$\sigma^2$未知时，若使用样本方差$s^2$代替$\sigma^2$构造均值估计的统计量：
$t = \frac{\bar{X} - \mu}{s/\sqrt{n}}$
该统计量服从自由度为$n-1$的T分布。

关键结论：

• T分布用于小样本且方差未知的正态总体均值估计。
• 卡方分布（$\chi^2$）常用于方差的假设检验，F分布用于方差比检验，均与均值估计无关。