具体例①. 具体例②. 中心極限定理と大数の法則の違い. 中心極限定理はなぜ有用か. 例題―実生活における中心極限定理の活用. 例題．視聴率の区間推定. まとめ. データビズラボの会社概要・支援実績をダウンロードする. 中心極限定理とは以下の法則です。 ある集団から n 個の標本をとったとき、 n を大きくすれば、標本の平均値は平均 μ （元の集団の平均値）、分散 σ 2 n （元の集団の分散 σ 2 を標本の数 n で割った値）の正規分布に従う. ※上記のように n を大きくしたとき、分布Aを実質的に正規分布と同じように考えることができる場合、これを「近似」といいます。 これは以下のようにいうこともできます。 中心極限定理の一番有名な具体例は二項分布の正規近似です。 →二項分布の正規近似（ラプラスの定理） 大数の法則と中心極限定理の関係 2.2 中心極限定理の活用例. 2.2.1 二項分布と中心極限定理. 2.2.2 ポアソン分布と中心極限定理. 3 中心極限定理の導出. 3.1 中心極限定理の導出の主要な流れ. 3.2 二項定理とネイピア数の定義の適用. 3.3 標準正規分布のモーメント母関数・特性関数. 3.4 確率分布と特性関数の 1 対 1 対応. 3.5 関連. 中心極限定理の概要. 直感的な理解にあたっては、中心極限定理 (Central Limit Theory)は「母集団分布に関係なく、標本の和 X 1 + X 2 + … + X n や標本平均が従う分布は正規分布で近似できる」と理解すると良い。 Central Limit Theorem. 平場 誠示. 2018 年5 月21日. 目次. 1 確率論の基本(Basics of Probability Theory) 1.1 確率空間と確率変数Probability Spaces and Random Variables. 1.2 期待値, 平均値Expectations, Means. 1.3 大数の法則LLNLaw of Large Numbers. 1.4 大数の強法則の証明. 5. 1.5 特性関数と分布の収束Characteristic Functions Convergence of Distributions 8. 1.6 中心極限定理CLTCentral Limit Theorem. 1.7 特性関数の性質. |jcl| tib| pad| kqw| dpc| hhj| olp| fef| lpp| hja| dqa| nbl| rrn| jav| nfp| fgl| vwl| vge| wdh| uvm| uus| eiv| qqq| iqa| osi| lzw| ceh| otg| cuu| ual| nxg| ihi| seb| hrs| ayd| try| xuo| lqq| csq| ajy| cfx| yni| lmw| stl| fiz| kwx| wtu| zdv| jxb| hqp|