[수리통계학] 24. 중심극한정리

[Ref] 수리통계학 (송명주, 전명식)

이번 포스팅에서는 확률론과 통계학에서 매우 중요하다고 여겨지는 중심극한정리 (Central limit theorem)에 대해서 배워보도록 하겠습니다.

중심극한정리의 증명은 수리통계학의 수준을 벗어나므로 모르셔도 됩니다!

https://towardsdatascience.com/understanding-the-central-limit-theorem-642473c63ad8

중심극한정리는 평균과 분산이 주어진 모집단에서 표본의 크기가 매우커지면 그 평균과 분산을 가지는 정규분포로 수렴한다는 의미입니다.

예를 들어서 10000명의 몸무게에 대한 평균과 분산이 65kg, 10kg이라고 합시다.

그 때, 100개의 표본을 뽑아서, 그 들의 표본평균과 표본분산은 정확히 65kg, 10kg이 되지는 않습니다.

하지만 100개의 표본들이 매우 많아지면 표본들이 평균과 분산이 65kg, 10kg인 정규분포를 따른다는 것입니다.

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