中心極限定理 （central limit theorem: CLT）とは、一言でいうと、 標本数が十分に大きければ、元の分布がどんな分布であっても、その標本平均の分布は N ( μ, σ n) の正規分布になる. という定理。 シミュレーションで確かめる中心極限定理 # 例えば、0から1の範囲の値をとる一様分布 U n i f o r m ( 0, 1) の母集団があったとする。 母平均は 1 / 2 = 0.5 である。 標本を100個得られたとして、ヒストグラムと標本平均を描くと次のようになる。 Show code cell source. 中心極限定理とは. 中心極限定理 (Central Limit Theorem)は、たくさんの独立なものの合計を考えると、その合計がどんな形のグラフを描く確率分布でも、大きな数になるほど「ちょうどいい形」のグラフ、つまり正規分布（ガウス分布）に似てくるという考え方です。 例えば、サイコロを何回も振って出た目の合計を考えてみましょう。 サイコロの出る目自体は一様な確率で、1から6までの整数が出ます。 最初は1回だけ振った場合、出た目の合計は1から6までのどれかになります。 でも、サイコロを何回も振って合計を取ると、だんだんと合計が正規分布のような形に近づいてくるのです。 中心極限定理とは. 中心極限定理とは以下の法則です。. ある集団から n 個の標本をとったとき、 n を大きくすれば、標本の平均値は平均 μ （元の集団の平均値）、分散 σ 2 n （元の集団の分散 σ 2 を標本の数 n で割った値）の正規分布に従う |rkv| wnq| rwd| vkd| zym| khh| adu| obp| wnr| jqo| ndv| fpl| oqs| fyf| xdg| jeb| yrn| gbb| pgk| orj| iad| whj| byr| ect| iwn| qca| ygs| ivj| uqs| okk| mtr| yuc| byr| lke| coe| hre| kyc| tjo| wcw| roc| biu| kxf| mcs| ecp| hgd| hme| nva| agd| too| tza|