ADP/이론
1장 통계분석_중심극한정리(CLT)
specialscene
2019. 11. 13. 00:34
중심극한정리(CLT : Central Limit Theorem)
sample size(=표본그룹 하나 당 표본의 갯수)가 30개는 되야
표본들의 평균이 정규분포를 따름
※ 잘못된 이해
모집단 1000개에서 30개를 뽑으면 이 값들은 정규분포를 이룰 것이다.
위와 같이 이해하는 경우가 있으니 주의!!!
표본의 평균이 정규분포를 따른다는 뜻은 아래와 같음
또한, 모집단은 정규분포를 안따라도 됨
아래와 같이 30개짜리 표본을 n번 뽑았을때
표본1 : 30개 ☞ 여기서 표본평균1
표본2 : 30개 ☞ 여기서 표본평균2
.
.
.
.
표본n : 30개 ☞ 여기서 표본평균n
이러한 표본의 갯수(n이 아니라 sample갯수 30개)가 30개는 되야 표본평균들이 정규분포를 따른다
중심극한정리 언제 유용?
모평균 추정에 유용하게쓰임
가설검정을 할 수 있는것도 중심극한정리덕분
중심극한정리, 즉 충분히 뽑은 샘플들이 정규분포를 따른다고 가정하면 모평균, 모비율 등을 추정할 수 있음