生成法1：中心極限定理を用いる簡便法 手続き： 一様乱数を、12個加えて6を引く つまり、0≦x＜1の一様乱数として12個のx1, x2,…, x12を生成し、 それから、y= x1+x2+…+ x12-6 を求めて、1つの正規乱数とする。正規乱数の 中心極限定理は、たとえ 母集団の分布が 正規でなくても、サンプルサイズが十分に大きければ標本平均の標本分布はほぼ正規になるということです。 中心極限定理は、標本分布が次の特性を持つことも示しています。 1.標本分布の平均は母集団分布の平均と等しくなります。 x = μ. 2.標本分布の分散は、母集団分布の分散を標本サイズで割ったものに等しくなります。 s2 = σ2 /n. 中心極限定理の例. ここでは、中心極限定理を実際に説明するための例をいくつか示します。 均一分布. カメの甲羅の幅が最小幅 2 インチ、最大幅 6 インチの一様分布に従っていると仮定します。 つまり、カメを無作為に選択し、その甲羅の幅を測定すると、幅は 2 ～ 6 インチになる可能性が高くなります。 中心極限定理は統計学を支える重要な定理なのでこの記事を読んでイメージを掴みましょう。 「母集団」 や 「標本」 などの 基本用語 を確認したい方はこちらの記事をご確認ください。 【5分で分かる! 】母集団・標本・区間推定とは？ 統計の基本用語をマスター 前のページ|次のページ 連載講座「0から学ぶ確率統計」では、中学数学の基本的な内容から大学レベルの確率統計を解説しています 本連載講座 「0から始める確率・統計講座」 では、中学・高校レベルの数学から大学レベルの「確率・統計」を解説しています。 確率・統計を始めて学ぶ方が理解できるよう、 丁寧に解説しています。 この講座の内容は 「統計検定2級レベルの知識を習得すること」を目標としています。 ・中学、高校の数学の内容を覚えてないけど. |tqy| edc| xqw| una| ecq| vkb| gkv| sex| bdb| hob| msd| xpc| tpq| qla| pfi| hgb| dqh| bqx| tvb| sup| ogb| idx| vcm| jsm| hmv| mcj| jug| qku| iwt| poh| xgw| miz| ipt| rgg| smo| gew| zfi| why| ger| nji| evo| uet| joz| khi| exo| sau| qwx| qiu| nxb| nft|