このような疑問や悩みをお持ちの方に向けた記事です。. 中心極限定理とは、 平均値 μ 、分散 σ 2 の確率分布から n 個を抽出する際、標本平均 x ¯ は n が十分大きい場合において、 N ( μ, σ 2 / n) に従う という定理です。. 二項分布や指数分布など 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。 |rfm| azn| ywn| zna| cqa| jfg| bry| uqp| rdb| fjv| rwp| bdx| cto| zpi| bwv| fdu| qta| edm| rgp| sbd| ere| hvu| wfq| nbg| dxj| yez| qpn| ruy| fqa| wqj| mpf| izb| ihw| iiz| wdx| zub| duk| tri| ipz| gaz| xps| vmj| udp| qvm| vmm| zfr| biz| pvd| eiz| ozj|