중심극한정리

통계학 입문

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

주사위 5회 굴리기

횟수	결과
1	1
2	3
3	4
4	1
5	1

 

$Mean(Results) = 2 $

주사위 5회 굴리기

횟수	결과
1	4
2	4
3	5
4	3
5	6

 

$Mean(Results) = 4.4 $

횟수	결과
1	1
2	3
3	1
4	5
5	6

 

$Mean(Results) = 3.2 $

주사위 5회 세트 10개

• 주사위를 5번 굴립니다
• 평균을 기록합니다
• 10번 반복합니다

세트	평균
1	3.8
2	4.0
3	3.8
4	3.6
5	3.2
6	4.8
7	2.6
8	3.0
9	2.6
10	2.0

표집분포

표본평균의 표집분포

표본평균 100개

표본평균 1000개

표본평균 10000개

표본평균 100000개

표본평균 100만 개

중심극한정리

표본 크기가 커질수록 통계량의 표집분포는 정규분포에 가까워집니다.

* 표본은 무작위이면서 서로 독립이어야 합니다.

표준편차와 중심극한정리

비율과 중심극한정리

횟수	결과
1	2
2	1
3	4
4	2
5	6

 

• $\frac{1}{5}$, 즉 20%가 4입니다

세트	평균
1	4
2	4
3	1
4	4
5	3

 

• $\frac{3}{5}$, 즉 60%가 4입니다

비율의 표집분포

표집분포의 평균

중심극한정리의 이점

연습해 봅시다!

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