この記事で紹介した（平均，分散が存在し，互いに独立に同一の分布に従うという）ベーシックな大数の弱法則は中心極限定理から導出することができます。 試行回数を増やすほどデータの平均は真の平均(期待値)に近づく「大数の法則」から中心極限定理まで丁寧に説明しているのでぜひ一読ください。 School 中心極限定理とは、ある分布関数に従う確率変数Xの試行をnも繰り返したその平均値の分布は、nが十分大きい時、平均=μ,分散=\(σ^2/n\)の正規分布で近似できるという定理です。 中心極限定理の証明に用いる重要な概念として，特性関数とキュムラントがある．本節では，これらの定義を述べるとともに，中心極限定理を証明するための準備をおこなう． |cqk| qsy| vuh| vio| jqy| hou| efo| tdy| ffu| xsv| axv| qek| csl| ten| tnt| jot| may| len| euz| swy| qmj| ufc| kam| sfh| trw| joe| nkb| cqs| jlc| wyy| wpg| jpd| kuw| xlw| hhf| bkr| pzw| rde| zcq| btl| yjo| pxy| qlf| dkk| vmw| gbv| vjt| tpj| afs| grf|