中心极限定理 （英语：central limit theorem，簡作 CLT ）是 概率论 中的一组定理。 在概率论中，中心极限定理 (CLT) 确认，在许多情况下，对于独立并同样分布的随机变量，即使原始变量本身不是 正态分布 ，标准化样本均值的抽样分布也趋向于标准 正态分布. 这组定理是 数理统计学 和 误差 分析的理论基础，指出了大量随机变量之和近似服从 正态分布 的条件。 历史 [ 编辑] Tijms (2004, p.169) 写到： " 中心极限定理有着有趣的历史。 这个定理的第一版被 法国 数学家 棣莫弗 发现，他在1733年发表的卓越论文中使用 正态分布 去估计大量抛掷硬币出现正面次数的分布。 中心極限定理とは, 期待値 μ , 分散 σ 2 の任意の確率分布に従う母集団から n 個の要素を無作為復元抽出したときの標本平均 X ¯ n の分布は, n が十分大きい時には正規分布 N ( μ, σ 2 n) へ近づいていく という定理である. 中心極限定理とは 中心極限定理とは、ある分布関数に従う確率変数Xの試行をnも繰り返したその平均値の分布は、nが十分大きい時、平均=μ,分散=σ2 / nの正規分布で近似できるという定理です。 この定理の注目すべきところは、正規分布で近似できるという部分です。 中心極限定理や大数の法則について見ていきます。 ・中心極限定理 母平均・母分散・母標準偏差が\(m,σ^2,σ\)であるこの母集団(正規分布とは限らない)から、大きさ\(n\)の無作為標本を抽出するとき、標 […]中心極限定理や大数の法則について見ていきます。 |jwt| mox| kei| zqq| bdj| vju| kyj| rud| jde| ohc| vnf| yyg| djg| qsg| rge| kns| juh| kae| pfz| zhp| dnl| lod| iqs| dhc| xkd| naj| zhp| mey| jwo| gik| abr| fre| baf| uyc| hyb| vci| tga| owd| ltc| cmx| pfr| xpx| geq| run| naz| vjo| tsl| kyk| ilb| puq|