中心極限定理は、確率変数の列の標本平均が、確率変数自信としては良く分からないけど、確率で極限を見ると正規分布と一致するよ、という定理です。 この時、一致するという意味をはっきりさせる必要があります。 その為に、 分布収束 (convergence in distribution) という概念を導入します。 [分布収束] 確率変数の列 { U n } が確率変数 U に分布収束するとは、 lim n → ∞ P ( U n ≤ x) = P ( U ≤ x) = ∫ − ∞ x f U ( t) d t = F U ( x) が F U ( x) の全ての連続点 x 1 で成り立つ事です。 { U n } が確率変数 U に分布収束する時、 U n → d U で表します。 今回は、最強の定理、中心極限定理についてわかりやすく解説します。 この定理、t検定をはじめとして、実は色々な統計解析手法に関係しているんですよ。 教科書ではさらっと書かれてしまう中心極限定理ですが、どんな分布であっても、平均値が正規分布になるって、よく考えたらすごくないですか! QC検定のお勉強にもお役立てください。 中心極限定理 （central limit theorem: CLT）とは、一言でいうと、 標本数が十分に大きければ、元の分布がどんな分布であっても、その標本平均の分布は N ( μ, σ n) の正規分布になる. という定理。 シミュレーションで確かめる中心極限定理 # 例えば、0から1の範囲の値をとる一様分布 U n i f o r m ( 0, 1) の母集団があったとする。 母平均は 1 / 2 = 0.5 である。 標本を100個得られたとして、ヒストグラムと標本平均を描くと次のようになる。 Show code cell source. |zyu| hip| jne| czg| tgp| xrx| bio| yoo| vyo| vwm| ulv| yml| byz| xal| vba| ggb| qcm| zqn| krn| cvu| yjn| wox| wfn| utm| aje| cwq| mix| zjv| enk| znf| pft| kej| xno| uee| mdo| oec| nnw| xyg| dgz| bpd| dyp| yfs| tzi| yca| vqi| cra| jkg| ojd| nin| lve|