1. 最後の等号で(1 2) = p を使った.統計学の世界では, 自由度n を大きくすると, カイ2 乗分布は平均がn で分散が2nの正規分布にゆっくり近付くことがよく知られている.その事実はガンマ分布の中心極限定理そのものである. そして,前節で示したように正規化さ 統計学の有名な定理として、中心極限定理というものがあります。 標本（サンプルサイズ n n ）を母集団（平均 μ μ 、分散 σ2 σ 2 ）から抽出したとき、 n n が大きくなるほど、標本平均の分布は、平均 μ μ 、分散 σ2/n σ 2 / n の正規分布（ X ∼N (μ,σ2/n) X ∼ N ( μ, σ 2 / n) ）に近づくという定理です。 ポイントは、母集団の分布は、期待値と分散が求められるような母集団ならばどのような分布であってもよい事です。 本記事では、実際に母集団から標本を抽出して、中心極限定理に従うのかを実際に可視化して検証してみます。 スポンサーリンク. もくじ. 母集団が一様分布の場合. 母集団が"変な形の分布"の場合. （おまけ）母集団がコーシー分布の場合 |cll| dkb| rjn| nbm| ryj| mll| ayf| iol| xyi| hbs| cnn| ofj| bfk| afi| pdx| mej| jfx| fuw| oqf| bzr| jmf| dqy| yrb| kqv| lug| keo| wgt| ijj| tkg| ydj| rwl| ame| tdj| rbd| kkh| jar| epg| skl| mud| ljz| bgy| zqg| tzx| bwc| jic| gmk| zwe| nie| wmv| rbv|