[답답해서 내가 정리한다] 중심극한정리 central limit theorem
일단 우리가 아는 중심극한정리를 여기에 적어 본다. 표본평균의 표본분포에 관한 성질 모집단의 분포가 정규분포 $N(\mu,\sigma^2)$ 일 때 표본평균 $\bar{X}$ 는 정규분포 $N(\mu,\frac{\sigma^2}{n})$ 을 따른다. 한편 모집단의 분포가 정규분포가 아닌 경우에는 위의 사실이 성립하지 않는다고 한다. 하지만! 표본의 크기 n 이 충분히 클 때에는 임의의 모집단으로 부터의 표본평균이라 하더라도 그 분포가 정규분포에 가깝다는 것이 알려져 있는데 이것이 중심극한정리이다. 이것이 무슨 의미인지 간단한 python 코드와 그림으로 정리해 보겠다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nnsize=10000 x1=np.random..
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2023. 10. 16. 08:00
