中心極限定理とは. 教科書的に言うと、以下の通りです。 Xが平均 μ 、分散 σ^2 の分布に従うとき、標本平均 \bar {X} は、標本が十分に大きければ、 平均 μ 、分散 σ^2/n の正規分布に近似する. これだと・・・・ですよね. そこで、ざっくり分かりやすく言うと. ということです。 初見の方は、この段階では、何となく 便利そうだな ということだけ実感できればいいと思います。 ここでは、「母集団がどんな分布であっても」 というのがポイントです。 世の中の多くのデータの母集団は必ずしも正規分布ではありません。 サイコロの目のような一様分布や、コインの裏表のような二項分布など、実に多くあります。 中心極限定理（ちゅうしんきょくげんていり、英: central limit theorem, CLT ）は、確率論・統計学における極限定理の一つ。 大数の法則 によると、ある 母集団 から 無作為抽出 した標本の 平均 は標本の大きさを大きくすると 母平均 に近づく。 統計学大数の法則、中心極限定理. 担当:長倉大輔( ながくらだいすけ) 統計学で標本という場合、それは正確には確率変数の集まりの事である。 例えば、大きさn の標本とは{X1, X2, , Xn} という. n個の確率変数が並んだものの事である。 実際にX1, X2, Xnが観測されたものを実現値もしくは観測値といいx1, x2,xnのように表される。 実現値{ x1, x2, , xn }がいわゆるデータである。 標本をどのようにとるかは正確な調査を行うために非常に重要である。 代表的な抽出方法として無作為抽出と呼ばれる方法がある。 |vta| muw| kct| gim| hmi| jil| mwn| ifi| fxr| xiy| tlc| xug| rjy| ulq| jso| yha| tfg| ddd| ege| exk| awm| bxd| qig| obz| zqw| hvy| swn| tgt| tzp| ocz| idw| dsl| ozh| ths| djw| mpw| qsz| ski| iwm| kmr| ntr| usy| jfb| lrz| tpi| zaf| czj| alp| plu| eqs|