Central Limit Theorem (중심극한정리)

너무나 유명한 중심극한정리란, 간단히 말하자면: 표본의 개수가 많을 때, 표본평균의 분포는 정규분포로 수렴한다는 정리이다.

 

이렇게 수렴하는 것을 Radiant 에서 그래프로 간단하게 확인할 수 있다.

 

Basics -> Central Limit Theorem 에서 모분포, 평균, 표준편차, 샘플 사이즈와 샘플의 개수를 각각 지정해준다.

(Sum, Mean 중 선택할 수 있지만 결과는 비슷하다)

 

 

Run simulation 을 하면 아래와 같은 결과가 나온다.

 

'Histogram of sample means' (1000개의 sample mean 의 분포)가 정규분포와 비슷하다는 것을 확인할 수 있다!