- Step1. 基礎編
- 17. 大数の法則と中心極限定理
17-3. 中心極限定理1
中心極限定理:
「標本を抽出する母集団が平均、分散
の正規分布に従う場合においても、従わない場合においても、抽出するサンプルサイズ
が大きくなるにつれて標本平均の分布は「平均
、分散
」の正規分布
に近づく」
![図1](../wp-content/uploads/2016/09/795316b92fc766b0181f6fef074f03fa-6.png)
さいころを何回か投げて出る目の平均値を計算するという実験について考えます。さいころの1から6までの目が出る確率は全て等しいことから、一様分布に従います。
![図2](../wp-content/uploads/2016/09/2b530e80c7d0de90885e285c5d798063-6.png)
さいころを2回投げて出る目の平均値を計算するという実験を1000件行った結果をヒストグラムにすると次のようになります。このヒストグラムはさいころを2回投げて出た目の平均についての標本分布を表したものです。横軸は出た目の平均値、縦軸はその確率になります。このヒストグラムからでは、出た目の平均値は正規分布をしているとは言えなさそうです。
![図3](../wp-content/uploads/2016/09/fig.png)
次に、さいころを投げる回数を5回と10回にしてみます。実験回数は先程と同じ1000件です。
![図4](../wp-content/uploads/2016/09/3a4f695a458cb0ac0aceaa2eb13ac2dd-3.png)
![図5](../wp-content/uploads/2016/09/f96d9b4281f6d16b3c7589aed5a17be5.png)
1件の実験においてさいころを投げる回数が増えるにつれ、ヒストグラムは正規分布の形に近づいてきているのが分かります。
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上手なグラフの作り方について、子供にも分かるように書かれています。
17. 大数の法則と中心極限定理
事前に読むと理解が深まる- 学習内容が難しかった方に -
- 2. 度数分布とヒストグラム
2-2. ヒストグラム
- 15. いろいろな確率分布3
15-2. 離散一様分布
- 16. 標本と抽出法
16-1. 母集団と標本
- 16. 標本と抽出法
16-2. 全数調査と標本調査
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m の分布 ―標本平均と中心極限定理