중심 극한 정리(Central limit Theorem)란?

중심 극한 정리(Central limit theorem) 의미

확률 이론에서 표본의 수가 크다면 표본의 분산은 정규 분포와 가까워진다.

30 이상의 표본 수 이상이면 충분하다.

 

중심 극한 정리(Central limit theorem) 활용

큰 데이터 세트를 분석할 때 유용하다. 

왜냐하면 표본의 분산의 평균이 정규 분포를 대부분 따를 것이기 때문이다.

 

정규 분포 의미

가우스 분포라고도 한다.

평균을 기준으로 대칭인 확률 분포이다.

평균에 가까운 데이터 평균에서 먼 데이터 보다 더 많이 발생한다.

평균은 0이고 편차는 1이다.

 

참고

https://www.investopedia.com/terms/n/normaldistribution.asp

https://www.investopedia.com/terms/c/central_limit_theorem.asp