Comment le théorème central limite est utilisée dans les statistiques
La distribution normale est utilisée pour aider à mesurer la précision de nombreuses statistiques, dont la moyenne d'échantillon, en utilisant un résultat important appelé le Théorème central limite. Ce théorème vous donne la possibilité de mesurer combien les moyens de divers échantillons varient, sans avoir à prendre tout autre échantillon des moyens pour comparer avec. En prenant en compte cette variabilité, vous pouvez utiliser vos données pour répondre aux questions sur une population, tels que “ Quel est le revenu moyen des ménages pour l'ensemble des États-Unis N ° 148; -? Ou “ Ce rapport dit 75% de toutes les cartes cadeaux aller unused- est-ce vraiment vrai ”?; (Ces deux analyses particulières sont rendues possibles par les applications du théorème central limite appelés les intervalles de confiance et tests d'hypothèses, respectivement).
Le théorème central limite (CLT pour faire court) dit essentiellement que pour les données non-normales, la répartition des moyens de l'échantillon a une distribution normale approximative, peu importe ce que la distribution des données d'origine ressemble, tant que la taille de l'échantillon est suffisamment grand (habituellement au moins 30 ) et tous les échantillons ont la même taille. Et cela ne vaut pas seulement pour l'échantillon signification de la CLT est également vrai pour d'autres statistiques d'échantillons, tels que la proportion d'échantillon. Parce que les statisticiens savent tant de choses sur la distribution normale, ces analyses sont beaucoup plus faciles.
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