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從平均數為 ，標準差為 的母體中，隨機地抽取大小為 的獨立樣本
- 中央極限定理 (Casella and Berger, 1990, p.216) 有時也稱為常態收斂定理，主要是指從平均數為 ，標準差為 的母體中，隨機地抽取大小為 的獨立樣本 。 當樣本數 很大時，其樣本平均 減掉平均數 再除以標準差 ，將會趨近平均數為0，標準差為1 的常態分佈 (normal distribution)。
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中央極限定理（英語：central limit theorem，簡作 CLT）是機率論中的一組定理。在機率論中，中央極限定理 (CLT) 確認，在許多情況下，對於獨立並同樣分布的隨機變數，即使原始變量本身不是常態分布，標準化樣本均值的抽樣分布也趨向於標準常態分布.
2021年5月16日 · 那中央極限定理可以用在哪裡呢？ 以下舉個例子來說明. 假設某個國家的人的身高分佈未知，但是從歷史資料得知其平均為173，標準差為14，隨機抽取100個人，那這100個人身高的平均值小於170的機率是多少？ 這邊就可以使用中央極限定理，一般來說當樣本數大於30，x̅就會趨近於常態分佈，所以依此便可以計算出z-score....
林德伯格 （ 英语 ： Jarl Waldemar Lindeberg ）-莱维（Lindeberg-Levy）定理，是棣莫佛-拉普拉斯定理的扩展，讨论独立同分布随机变量序列的中央极限定理。 它表明， 独立同分布 （i.i.d., 即 independent and identically distributed）、且数学期望和方差有限的随机变量序列的 ...
中央極限定理 (Central Limit Theorem) 是機率理論及統計學中最重要且常用的結果之一。 對許多初學者而言，卻是一個不容易瞭解的抽象概念。 為了讓初學者比較容易瞭解及掌握中央極限定理的基本概念，這裡將藉由網路互動式模擬程式，來讓初學者從互動的實驗中理解中央極限定理的基本概念。 方法. 中央極限定理 (Casella and Berger, 1990, p.216) 有時也稱為常態收斂定理，主要是指從平均數為 ，標準差為 的母體中，隨機地抽取大小為 的獨立樣本 。 當樣本數 很大時，其樣本平均 減掉平均數 再除以標準差 ，將會趨近平均數為0，標準差為1 的常態分佈 (normal distribution)。
中央極限定理是機率統計上最重要的定理之一，整個統計的估計與檢定幾乎都建立在這個定理之上，因此 對「中央極限定理」有清楚的理解是學好機率統計的一個關鍵。
2024年10月25日 · 林德伯格 （ 英語 ： Jarl Waldemar Lindeberg ）-萊維（Lindeberg-Levy）定理，是棣莫佛-拉普拉斯定理的擴展，討論獨立同分布隨機變量序列的中央極限定理。 它表明， 獨立同分布 （i.i.d., 即 independent and identically distributed）、且數學期望和方差有限的隨機變量序列的 ...
中央極限定理. 在運用抽樣分配時,有一個觀念非常有用,那就是中央極限定理( Central Limit Theorem ) 如下: 「 無論母群體為何分配,若自母群體中隨機抽出n個樣本為一組,每一組. 的樣本可以求得一個. ,只要每組的樣本數夠大( 一般的判定基準為n≥30 ), 則樣本平均數的 ...
