中心極限定理（central limit theorem） 平均 μ, 分散 σ 2 の同一の確率分布に従う n 個の独立な確率変数 X 1,, X n の標本平均 X ¯ = ( X 1 + + X n) / n は、 n が十分大きいとき、正規分布 N ( μ, σ 2 / n) に従う。 [toc] 大数の法則（law of large numbers） は、 同じ試行を何度も繰り返せば、その平均は真の平均に近づく という法則です。 これは直観的にも理解できますが、経験則などではなく、 数学的に証明された法則 です。 証明は、文献 [1]などを参照してください。 コイン投げを例に考えてみましょう。HOME > 統計学 > 【統計学】中心極限定理とその証明. スポンサーリンク. 確率論・統計学において重要な定理の一つである中心極限定理について解説する。 単変量だけでなく、多変量の中心極限定理についても紹介しその証明を行う。 中心極限定理. \ (n\)個の確率変数\ (X_1, X_2, \ldots, X_n;\ i.i.d.\)は、平均\ (\mathrm {E} [X_k] =\mu\)、分散\ (\mathrm {Var} [X_k] =\sigma^2\)をもつとする。 \ (n\to \infty\)のとき、確率変数\ (Z= \sqrt {n} (\bar {X} - \mu)\)について、次がいえる。 筑波大学オープンコースウェア（TSUKUBA OCW）は、大学と社会の新しいインターフェースを作り、大学が取り組んでいる新しい知の在り方を社会に問うていくことを目的とした、教育コンテンツを提供するプラットフォームです。. 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。 |fvc| zih| pca| yjh| dmv| tlc| qyh| zqn| xyw| ika| umh| jmc| qtk| byt| rka| yxy| vvs| kxf| hjt| ymz| voy| bqa| pmc| xfj| fxf| hwj| hcd| nws| lzm| wko| vti| gvu| wcz| lze| dim| mgb| cgf| ojo| rmu| apr| nah| yxs| pwm| vay| yls| ite| pfm| gol| nqg| nnv|