中心极限定理是概率论的结果。这个定理在统计学领域的许多地方都有体现。虽然中心极限定理看起来很抽象,没有任何应用,但这个定理实际上对统计学的实践非常重要。
那么中心极限定理的重要性到底是什么呢?这一切都与我们的人口分布有关。这个定理允许您使用近似正态分布来简化统计中的问题。
中心极限定理的陈述看起来很技术,但如果我们仔细考虑以下步骤,就可以理解。我们从一个简单的随机样本开始,从感兴趣的群体中抽取n个个体。从这个样本中,我们可以很容易地形成一个样本平均值,它对应于我们在人群中好奇的测量值的平均值。
通过从相同总体和相同大小的简单随机样本中重复选择,然后计算每个样本的样本平均数,从而生成样本平均数的样本分布。这些样品被认为是相互独立的。
中心极限定理涉及样本均值的抽样分布。我们可以询问抽样分布的总体形状。中心极限定理说,这种抽样分布近似正态,通常称为钟形曲线。当我们增加用于产生采样分布的简单随机样本的大小时,这种近似会得到改进。
关于中心极限定理有一个非常令人惊讶的特点。令人惊讶的是,这个定理说,正态分布是产生的,而不是初始分布。即使我们的人口有一个偏态分布,这发生在我们检查收入或人的体重时,一个样本量足够大的样本的抽样分布也是正常的。
在统计实践中,正态分布意外地出现在一个偏态(甚至相当严重的偏态)的总体分布中有一些非常重要的应用。统计中的许多实践,例如涉及假设检验或置信区间的实践,都会对数据来源的总体做出一些假设。最初在统计学课程中提出的一个假设是,我们所研究的人群是正态分布的。
数据来自正态分布的假设简化了问题,但似乎有点不切实际。只需对一些真实世界的数据进行一点研究,就会发现异常值,偏斜、多峰和不对称现象经常出现。我们可以绕过来自非正常人群的数据问题。使用适当的样本量和中心极限定理有助于我们避开来自非正态总体的数据问题。
因此,尽管我们可能不知道数据来源的分布形状,但中心极限定理说,我们可以将采样分布视为正态分布。当然,为了使定理的结论成立,我们确实需要足够大的样本量。探索性数据分析可以帮助我们确定给定情况下需要多大的样本。
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