1、什麼是中心極限定理。
中心極限定理指的是給定乙個任意分布的總體。我每次從這些總體中隨機抽取 n 個抽樣，一共抽 m 次。 然後把這 m 組抽樣分別求出平均值。 這些平均值的分布接近於圍繞總體均值的乙個正態分佈。因此可以根據多個樣本均值的均值近似得出總體的均值估計。
其中要注意的幾點：
總體本身的分布不要求正態分佈
上面的例子中，人的體重是正態分佈的。但如果我們的例子是擲乙個骰子（平均分布），最後每組的平均值也會組成乙個正態分佈。（神奇！）
樣本每組要足夠大，但也不需要太大
取樣本的時候，一般認為，每組大於等於30個，即可讓中心極限定理發揮作用。
正是因為中心極限定理的存在，才使得正態分佈普遍存在和常用。
2、切比雪夫大數定理
3、兩者區別
這兩個定律都是在說樣本均值性質。隨著n增大，大數定律說樣本均值幾乎必然等於總體均值。中心極限定律說，每組抽樣樣本的均值隨著抽樣組數的增多，其各組均值的分布越來越趨近於正態分佈，並且這個正態分佈的方差越來越小。直觀上來講，大數定律說的是一組抽樣樣本的均值情況，而中心極限定理說的是多組抽樣樣本的均值分布情況。
中心極限定理 講講中心極限定理
今天我們來聊聊統計學裡面比較重要的乙個定理 中心極限定理，中心極限定理是指 現在有乙個總體資料，如果從該總體資料中隨機抽取若干樣本，重複多次，每次抽樣得到的樣本量統計值 比如均值 與總體的統計值 比如均值 應該是差不多的，而且重複多次以後會得到多個統計值，這多個統計值會呈正態分佈。還是直接來看例子吧...
中心極限定理
中心極限定理是統計學中又一非常重要的性質。什麼是中心極限定理，為了很直觀的理解它我就通過舉例的方式來進行說明。假設有乙個總體t，現在我從t中隨機抽取k個含有n個元素的樣本s,s1,s2,sk 每個樣本s1 x1,x2.xn s2 x1,x2,xn sk x1,x2,xn 每個樣本的均值為x1，x2,...
中心極限定理
中心極限定理指的是 給定乙個任意分布的總體。每次從這些總體中隨機抽取 n 個抽樣，一共抽 m 次。然後把這 m 組抽樣分別求出平均值。這些平均值的分布接近正態分佈。我們先舉個栗子 現在我們要統計全國的人的體重，看看我國平均體重是多少。當然，我們把全國所有人的體重都調查一遍是不現實的。所以我們打算一共...