O que é o teorema do limite central?

O que é teorema do limite central em estatística?

O que é teorema do limite central em estatística?

Por Saul McLeod, publicado em 25 de novembro de 2019

O teorema do limite central afirma que a distribuição amostral da média se aproxima de uma distribuição normal, conforme o tamanho da amostra aumenta. Este fato é especialmente verdadeiro para tamanhos de amostra acima de 30.

Portanto, conforme o tamanho da amostra aumenta, a média e o desvio padrão da amostra serão mais próximos em valor da média da população μ e do desvio padrão σ.

O teorema do limite central nos diz que não importa qual seja a distribuição da população, a forma da distribuição de amostragem se aproximará da normalidade conforme o tamanho da amostra ( N) aumenta.

Isso é útil, pois a pesquisa nunca sabe qual média na distribuição da amostra é a mesma da população, mas ao selecionar muitas amostras aleatórias de uma população, as médias da amostra serão agrupadas, permitindo que a pesquisa faça uma estimativa muito boa da média da população.

Assim, conforme o tamanho da amostra (N) aumenta, o erro de amostragem diminui.

Soma mary

• À medida que o tamanho da amostra aumenta, a distribuição de frequências se aproxima de uma curva em forma de sino (ou seja, curva de distribuição normal).

• O tamanho da amostra igual ou superior a 30 é necessário para que o teorema do limite central seja verdadeiro.

• Uma amostra suficientemente grande pode prever os parâmetros de um população, como a média e o desvio padrão.