中心極限定理，其實在現實生活中是十分常見的，在我們做機器學習任務時，如果能理解這個定理也是多多益善的，很多時候我們的資料也是遵從這個定理的。
中心極限定理定義：設從均值為μ、方差為σ2σ
2;(有限)的任意乙個總體中抽採樣本量為n的樣本，當n充分大時，樣本均值的抽樣分布近似服從均值為μ、方差為σ2/
nσ2/
n 的正態分佈。
為了方便理解，我在解釋一下上面這個定義，上面其實是定義了一種概率分布的條件，而且這個分布恰好是特殊且普遍的概率分布正態分佈，那麼滿足這個分布的條件是什麼呢？上面說了啊，由n個充分大的獨立同分布的變數的均值是乙個乙個均值為μ、方差為σ2/
nσ2/
n的正態分佈，好像跟上面說的有點不太一樣，其實從從均值為μ、方差為σ2σ
2)的任意乙個總體中抽採樣本量為n的樣本這些樣本就是獨立同分布的。這裡抽取n個樣本不是真的抽取了n個樣本，它是一種假設概念，抽取的可能的結果是無限的，如果我們做足夠的實驗，也就是重複的得到足夠多的n個樣本的均值，你會發現這個均值是乙個正態分佈。
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...