Statistics-central-limit-theorem

統計-中央極限定理

サンプルの抽出元の母集団が通常の母集団である場合、 sample mean は母集団の平均に等しくなり、 sampling distribution は正規になります。 図に示されているように、より多くの母集団が歪んでいる場合、サンプルが大きい場合（サンプリング分布）は正規分布に近づく傾向があります（つまり、 30より大きい）。

• 中央極限定理*によると、サイズが30を超える十分に大きいサンプルの場合、*サンプリング分布*の形状は、親母集団の形状に関係なく、*正規分布*のようになります。 この定理は、*人口分布*と*サンプリング分布*の関係を説明しています。 サンプルのセットが十分に大きい場合、平均の*サンプリング分布*は*正規分布*に近づくという事実を強調しています。 中央極限定理の重要性はリチャードによって要約されています。 I. 次の言葉でレビン：

'_中心極限定理の重要性は、サンプルから得られるもの以外の母集団の頻度分布の形状について何も知らなくても、母集団パラメーターについて推論するために標本統計を使用できるという事実にあります。_

レストランで食事をしている人々のランダムサンプル