中心極限定理とは何ですか？

統計の中心極限定理とは何ですか？

統計の中心極限定理とは何ですか？

Saul McLeod著、2019年11月25日公開

中心極限定理は、サンプルサイズが大きくなるにつれて、平均のサンプリング分布が正規分布に近づくことを示しています。この事実は、30を超えるサンプルサイズに特に当てはまります。

したがって、サンプルサイズが大きくなると、サンプル平均と標準偏差の値は、母集団平均μと標準偏差σに近くなります。

中心極限定理は、母集団の分布がどのようなものであっても、サンプリング分布の形状がサンプルサイズとして正規に近づくことを示しています（ N）増加します。

これは、サンプリング分布のどの平均が母集団の平均と同じであるかが調査でわからないため便利ですが、母集団から多数のランダムサンプルを選択することにより、サンプル平均がクラスター化されます。調査で母集団の平均を非常に適切に推定できるようにします。

したがって、サンプルサイズ（N）が大きくなると、サンプリング誤差は減少します。

合計mary

•サンプルサイズが大きくなると、度数分布はベル型の曲線に近づきます（つまり、正規分布曲線）。

•中心極限定理が成り立つには、30以上のサンプルサイズが必要です。

•十分に大きいサンプルは、aのパラメーターを予測できます。平均や標準偏差などの母集団。