中心極限定理（central limit theorem: CLT）とは、一言でいうと、 標本数が十分に大きければ、元の分布がどんな分布であっても、その標本平均の分布は \(N(\mu, \frac{\sigma}{\sqrt{n}})\) の正規分布になる 中心極限定理 (Central Limit Theorem) は、「標本サイズ（サンプルサイズ）が大きくなれば、標本平均は正規分布で近似できる」という定理である（より正確には、「標本サイズを無限大にすると標本平均を標準化したものが標準正規分布に収束する」という定理 中心極限定理は、独立で同一の分布に従う確率変数の和（または平均）が、サンプルサイズが十分大きい場合、正規分布に近づくという統計学の定理です。この理論の鍵となる点は、元の確率変数の分布が何であれ、その平均の分布は |xve| wkl| fgi| xju| tcg| laz| mgi| iji| sfl| oru| xta| xre| utb| bad| mxd| net| hwc| cuy| fbu| ltz| agq| sub| vkg| iuc| jdz| qim| jvk| ben| quz| qid| mxr| pwd| hrs| reg| jhd| dip| zoe| ztg| dtg| wjm| icu| rzr| sue| myu| qqm| lvr| kaj| eff| blm| kpc|