728x90
오늘 회의시간에 중심극한정리에 대한 이야기가 나와서 다시 한번 확인해 보았다.
의미는 아래과 같다.
확률론과 통계학에서, 중심극한정리(central limit theorem, CLT)는 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당하다면 정규분포에 가까워진다는 정의이다.
확률과 통계학에서 큰 의미가 있으며 실용적인 면에서도 품질관리, 식스 시그마에서 많이 이용된다.
결론은 표본의 평균도 모집단의 평균과 같다는 것이다. 그런데 우리의 상황은 동일한 확률분포가 아니다. 이 경우에는 어떻게 해야하는지 확인이 필요할 것 같다.
728x90
'통계(Statistics)' 카테고리의 다른 글
| 코헨의 카파 계수 (0) | 2024.08.19 |
|---|---|
| t-test를 이용해서 두 집단간의 차이를 검정하는 방법 (0) | 2022.12.23 |
| 박스 플롯(box plot) 설명 (7) | 2017.09.20 |