「闇が滲む朝に」🐑章 第20回「二人の逃避行 あったかいコーシーを飲みながら」 - Novel life～musashimankun’s blog～
あんた、コーシーは好きなの 土曜日早朝のコーヒーショップに客はほとんどいない。軽音楽が店内を華やかな雰囲気にしている。 「おまちどうさま」 徹ははなえと自分のコーヒーをトレーに乗せて運んできた。 「温泉は午前10時過ぎから入れるようだから。着く頃にはいい時間になると思うけど、ま、急ぐことはないから。着いたら周りを少し散歩でもしようか」 徹がコーヒーをはなえの方に置いた。 「砂糖は入れるでしょう」 徹ははなえのコーヒーカップにステックシュガーを入れた。そういえば、徹も数十年前には、若かった多恵子と喫茶店でコーヒーを飲んで将来について話をしていた。まだ希望に満ちていた頃だ。 「コーヒーはおいしいね。はなえさんは好きなの？」 「よく飲むよ。インスタントだけど。あんたはどうなの？あったかいコーシー」 「コーシーって・・・・好きだよ」 徹ははなえのジョークに気づいた。たまに冗談を言うのだ。 「うーん
本記事の目的 確率論において重要な定理である「中心極限定理」を Python で確かめます． 具体的には，「ある分布から取り出した標本平均の分布が，標本を大きくすることで本当に正規分布に従うのか？」を確かめます． 中心極限定理とは 数学的に厳密な内容は述べませんが，中心極限定理が何なのかをざっくりと述べます． 定理の内容（ざっくりと） $n$ 個の確率変数 $X_1,\cdots ,X_n$ が独立で同じ分布に従うとする． $E[X_i]=\mu, V[X_i]=\sigma^2, \bar{X}=\frac{1}{n}(X_1 + \cdots + X_n)$ とする． このとき，$n$ を大きくすると，$\bar{X}$ は正規分布 $N(\mu, \sigma^2 /n)$ に近づく． ※ ここで，$n$ が標本の大きさ，$\bar{X}$ が標本平均です． 記事を書くに至った経緯
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中心極限定理を Python で確かめる（一様分布，二項分布，コーシー分布を使って） - Qiita