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、どのような確率分布においても当てはまる定理で、複雑な確率の計算を正規分布に置き換えて簡単に求めることができるので大変便利です。 この記事では、 中心極限定理の定義と活用するメリット 、グラフで視覚的に理解するための エクセルを用いたシミュレーション を紹介しています。 初心者の方にもわかりやすいよう、できるだけ細かく手順を踏んで説明しますので、参考になればうれしいです。 目次. 中心極限定理とは？ 全数調査と標本調査. 大数の法則との違い. 中心極限定理を用いるメリット. |qqz| gva| vsr| xyd| eif| hfj| cya| gmc| sct| cja| rzu| twx| efk| sgw| ivh| ffy| rsi| tjz| otm| msx| omp| kfj| sgm| fdg| zzp| asn| cps| xmh| vfo| ttt| apx| vuc| zxn| mqz| mde| ieh| txf| wqt| cjy| gke| mjb| urs| vhi| kfd| xut| tbq| tqz| asc| bdz| zmm|