반응형 statistics1 [Statistics] 중심 극한 정리 (CLT, Central Limit Theorem) 본 글은 연세대 응용통계학과 강승호 교수님의 의견(블로그)을 참고하여 요약하듯이 작성하였습니다. 중심 극한 정리 간략하게 설명하면 아래와 같습니다. 모평균이 \(\mu\)이고 유한한 모분산 \(\sigma^2\)인 모집단에서 무작위로 확률변수 \(X_1,X_2,,,X_n\)을 추출하였을 때, 표본의 크기가 커짐에 따라, 표본평균의 분포는 근사적으로 평균이 \(\mu\)이고 분산이 \(\sigma^2/n\)인 정규분포로 수렴한다. 여기서 중요한 사실은 “모집단의 분포에 상관없이” 중심극한정리가 성립한다는 사실입니다. 중심 극한 정리의 의미를 더 확실하게 이해하기위해 통계학적 관점의 흐름으로 설명하였습니다. 급하신 분들은 중심극한정리 파트만 읽으셔도 충분하지만, 글의 흐름을 따라가시면서 읽으시면 더욱 이해가.. 2022. 6. 30. 이전 1 다음 반응형
