【統計学】中心極限定理のイメージをグラフで掴む - Qiita
1.中心極限定理とは 統計学を勉強していると、中心極限定理という何やらお堅い名前の定理が出てきます。Wikipedia先生によると、 大数の法則によると、ある母集団から無作為抽出された標本平均はサンプルのサイズを大きくすると真の平均に近づく。これに対し中心極限定理は標本平均と真の平均との誤差を論ずるものである。多くの場合、母集団の分布がどんな分布であっても、その誤差はサンプルのサイズを大きくしたとき近似的に正規分布に従う。 http://ja.wikipedia.org/wiki/中心極限定理 と書かれているのですが、よくわからないですね＾＾； 元の分布が、どんな形であれ、そこから取り出した標本の標本平均は正規分布に近いものになる、と言うことですね。標本分散も同じく正規分布に近いものになるそうです。（正確に言うとカイ二乗分布に従いNが多いと正規分布で近似できる） 言葉で説明しても、数式で証
農環研ウェブ高座 「農業環境のための統計学」 第７回 (農業と環境 No.155 2013.3)
農環研ウェブ高座 「農業環境のための統計学」 第７回 「データのふるまいを数値化する：平均と分散」 前回は、データ解析における “視覚化” の重要性について論じました。私たちが誰でももっている認知能力を封印するのではなく、むしろそれをうまく使いこなすことにより、手元のデータがどのような挙動をするかを直感的に把握することができます。さまざまなグラフを利用した「データ視覚化」は最初の一歩です。しかし、いつまでもデータを見続けているだけでは、次の一歩を踏み出せないこともまた事実です。今回は、その「次の一歩」であるデータの挙動の “数値化” について説明しましょう。 ある実験を行なうとき、得られたデータはいろいろな要因によってばらつきます。実験処理がもたらすばらつきもあれば、背後に隠れた環境要因に起因するばらつき、さらには実験者による人為的ミスというばらつきもあるでしょう。データが示すこれらのばら
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