在静态预测法中，t值的计算通常与样本统计量和总体参数有关。具体来说，t值的计算公式如下：
\[ t = \frac{\text{参数估计值} - \text{参数值}}{\text{估计参数的样本标准差}} \]
其中：
参数估计值：是通过样本数据估计出的总体参数的值。
参数值：是总体参数的真实值。
估计参数的样本标准差：是样本标准差的估计值，用于衡量估计的精确性。
这个公式用于从样本数据推断总体参数，并在一定意义下包含样本中有关总体参数的全部信息，从而能够对总体参数作出良好的推断。
另外，如果需要计算实际的t值，可以使用以下公式：
\[ t = \frac{\text{样本平均数} - \text{总体平均数}}{\text{样本标准差} / \sqrt{\text{样本容量}}} \]
其中：
样本平均数：是样本数据的平均值。
总体平均数：是总体数据的平均值。
样本标准差：是样本数据的标准差。
样本容量：是样本数据的大小。
这个公式可以帮助我们了解样本数据与总体数据之间的差异程度，并且t值和P值一起用于判断统计上是否显著。
总结：
1. 静态预测法中t值的计算公式为：
\[ t = \frac{\text{参数估计值} - \text{参数值}}{\text{估计参数的样本标准差}} \]
2. 实际t值的计算公式为：
\[ t = \frac{\text{样本平均数} - \text{总体平均数}}{\text{样本标准差} / \sqrt{\text{样本容量}}} \]
建议在具体应用中，根据实际数据和需求选择合适的公式进行计算。