Central limit theorem

http://dbpedia.org/resource/Central_limit_theorem an entity of type: Thing

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα (αγγλικά: Central Limit Theorem) είναι ένα από τα πιο αξιοσημείωτα αποτελέσματα της Θεωρίας Πιθανοτήτων. Σύμφωνα με το θεώρημα, το άθροισμα ενός μεγάλου αριθμού ανεξάρτητων τυχαίων μεταβλητών ακολουθεί μία κατανομή η οποία προσεγγίζει την κανονική κατανομή. rdf:langString
Probabilitate-teorian eta estatistika, limitearen teorema zentrala zorizko aldagai kopuru handi baten batura eta batezbestekoa banaketa normalari jarraiki, batezbestekoa batezbestekoen batura eta bariantza bariantzen batura izanik, banatzen dela ezartzen duen teorema da. Teoremak bertsio zenbait ditu, gehitzen diren zorizko aldagaiek banaketa berdina duten edo ez, besteak beste. rdf:langString
확률론과 통계학에서 중심 극한 정리(中心 極限 定理, 영어: central limit theorem, 약자 CLT)는 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리이다. 수학자 피에르시몽 라플라스는 1774년에서 1786년 사이의 일련의 논문에서 이러한 정리의 발견과 증명을 시도하였다. 확률과 통계학에서 큰 의미가 있으며 실용적인 면에서도 품질관리, 식스 시그마에서 많이 이용된다. rdf:langString
中心極限定理(ちゅうしんきょくげんていり、英: central limit theorem, CLT)は、確率論・統計学における極限定理の一つ。 大数の法則によると、ある母集団から無作為抽出した標本の平均は標本の大きさを大きくすると母平均に近づく。これに対し中心極限定理は標本平均と母平均との誤差を論ずるものである。多くの場合、母集団の分布がどんな分布であっても、その誤差は標本の大きさを大きくしたとき近似的に正規分布に従う。 なお、標本の分布に分散が存在しないときには、極限が正規分布と異なる場合もある。 統計学における基本定理であり、例えば世論調査における必要サンプルのサイズの算出等に用いられる。 rdf:langString
Centralne twierdzenie graniczne – jedno z najważniejszych twierdzeń rachunku prawdopodobieństwa, uzasadniające powszechne występowanie w przyrodzie rozkładów zbliżonych do rozkładu normalnego. rdf:langString
中心极限定理(英语:central limit theorem,簡作 CLT)是概率论中的一组定理。中心极限定理说明,在适当的条件下,大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于标准正态分布。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。 rdf:langString
في نظرية الاحتمال، تشكل مبرهنات النهاية المركزية (بالإنجليزية: Central limit theorem)‏ مجموعة نتائج لنظرية الاحتمالات تنص أن مجموع عدة متغيرات عشوائية مستقلة و ومتشابهة التوزع، يميل إلى التوزع حسب توزيع احتمالي معين. أهم هذه المبرهنات تقول أنه إذا كانت المتغيرات المجموعة تملك تباينات محددة فإن المجموع يميل إلى التوزع طبيعيا أي أنه يملك توزيعا احتماليا طبيعيا. تسمى مبرهنة النهاية المركزية أيضا بالمبرهنة الأساسية الثانية في الإحصاء. لتكن X1, X2, X3,... Xn متسلسلة من الاعدادالمستقلة والمتطابقة في التوزيع المتغير العشوائي لكل منها لديه قيمه منتهي للوسط µ والتباين σ2 > 0. rdf:langString
En matemàtiques, el Teorema del límit central (o Teorema central del límit) diu que la distribució de la suma estandarditzada de variables aleatòries independents amb variància finita tendeix a una distribució normal estàndard quan el nombre de termes de la suma creix indefinidament. Com a conseqüència d'aquest teorema, s'explica el fet que moltes variables aleatòries siguin aproximadament normals i justifica la importància teòrica i pràctica de la distribució normal. rdf:langString
Centrální limitní věta (CLV) v teorii pravděpodobnosti označuje tvrzení, podle něhož se (za určitých podmínek diskutovaných níže) rozdělení výběrového průměru blíží k normálnímu rozdělení, a to bez ohledu na to, jaké je rozdělení průměrované náhodné veličiny. Jinak řečeno pokud platí předpoklady centrální limitní věty, tak výběrový průměr má jakožto náhodná veličina asymptoticky normální rozdělení. Existují různé varianty centrální limitní věty lišící se formulací předpokladů a silou vysloveného tvrzení, K důkazu CLV se dnes nejčastěji používají charakteristické funkce. rdf:langString
In probability theory, the central limit theorem (CLT) establishes that, in many situations, when independent random variables are summed up, their properly normalized sum tends toward a normal distribution even if the original variables themselves are not normally distributed. The theorem is a key concept in probability theory because it implies that probabilistic and statistical methods that work for normal distributions can be applicable to many problems involving other types of distributions. rdf:langString
Der zentrale Grenzwertsatz (von Lindeberg-Lévy) (auch CLT von englisch central limit theorem) ist ein bedeutendes Resultat der Wahrscheinlichkeitstheorie.Der zentrale Grenzwertsatz liefert die Begründung für das Phänomen, dass sich bei der additiven Überlagerung vieler kleiner unabhängiger Zufallseffekte zu einem Gesamteffekt zumindest approximativ eine Normalverteilung ergibt, wenn keiner der einzelnen Effekte einen dominierenden Einfluss auf die Varianz besitzt. Der Satz ist benannt nach Lindeberg und Lévy. rdf:langString
El teorema central del límite o teorema del límite central indica que, en condiciones muy generales, si es la suma de variables aleatorias independientes, con media y varianza finitas, entonces la función de distribución de «se aproxima bien» a una distribución normal (también llamada distribución gaussiana, curva de Gauss o campana de Gauss). Así pues, el teorema asegura que esto ocurre cuando la suma de estas variables aleatorias e independientes es lo suficientemente grande.​​ rdf:langString
Dalam teori peluang, teorema limit pusat menyatakan bahwa purata dari iterasi dalam jumlah yang cukup besar, masing-masing dengan nilai dan variansi yang terdefinisi dengan baik, akan didistribusikan mendekati distribusi normal. Artinya, bila sampel diperoleh berisi sejumlah besar observasi, dan masing-masing observasi didapatkan dengan cara yang tidak tergantung satu sama lain (independen), dan rata-rata aritmetika (purata) dihitung dari nilai-nilai hasil observasi. Bila prosedur ini dilakukan berkali-kali, teorema limit pusat menyatakan bahwa nilai purata ini akan didistribusikan menurut "kurva lonceng" (atau distribusi normal). rdf:langString
Le théorème central limite (aussi appelé théorème limite central, théorème de la limite centrale ou théorème de la limite centrée) établit la convergence en loi de la somme d'une suite de variables aléatoires vers la loi normale. Intuitivement, ce résultat affirme qu'une somme de variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées tend (le plus souvent) vers une variable aléatoire gaussienne. rdf:langString
I teoremi del limite centrale sono una famiglia di teoremi di convergenza debole nell'ambito della teoria della probabilità. Una delle formulazioni più note del teorema è la seguente: Sia una delle variabili aleatorie indipendenti e identicamente distribuite, e siano e per con . Posto allora presenterà una distribuzione normale standard: . rdf:langString
Met centrale limietstelling worden in de kansrekening stellingen aangeduidover de zwakke convergentie van sommen van onderling onafhankelijke stochastische variabelen. De naam duidt erop dat het stellingen zijn die een centrale plaats innemen in de kansrekening. De term is afkomstig van György Pólya in zijn artikel: "Über den zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung und das Momentenproblem" uit 1920. rdf:langString
Den centrala gränsvärdessatsen är en fundamental sats inom statistik. Enligt centrala gränsvärdessatsen gäller att om man adderar ett stort antal oberoende slumpmässiga variabler, eventuellt med olika sannolikhetsfördelningar, men med ändliga varianser, kommer summan att gå mot en normalfördelning. Låt X1, X2, ... vara en oändlig följd av oberoende och likafördelade stokastiska variabler med väntevärde μ och med standardavvikelse σ > 0. Låt den stokastiska variabeln beteckna summan av de första n stokastiska variablerna i följden. Då gäller att rdf:langString
O teorema central do limite (ou teorema do limite central) é um importante resultado da estatística e a demonstração de muitos outros teoremas estatísticos dependem dele. Em teoria das probabilidades, esse teorema afirma que quando o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da sua média aproxima-se cada vez mais de uma distribuição normal. Este resultado é fundamental na teoria da inferência estatística. rdf:langString
Центра́льные преде́льные теоре́мы (ЦПТ) — класс теорем в теории вероятностей, утверждающих, что сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных величин, имеющих примерно одинаковые масштабы (ни одно из слагаемых не доминирует, не вносит в сумму определяющего вклада), имеет распределение, близкое к нормальному. rdf:langString
Центральна гранична теорема — теорема теорії ймовірностей про збіжність розподілу суми незалежних однаково розподілених випадкових величин до нормального розподілу. Ця теорема підкреслює особливість нормального розподілу в теорії ймовірностей. У перших версіях цієї теореми, нормальний розподіл може використовуватися як апроксимація біноміального розподілу, що відомо як локальна теорема Муавра — Лапласа. rdf:langString
rdf:langString Central limit theorem
rdf:langString مبرهنة النهاية المركزية
rdf:langString Teorema del límit central
rdf:langString Centrální limitní věta
rdf:langString Zentraler Grenzwertsatz
rdf:langString Θεώρημα κεντρικού ορίου
rdf:langString Teorema del límite central
rdf:langString Limitearen teorema zentral
rdf:langString Teorema limit pusat
rdf:langString Teoremi centrali del limite
rdf:langString Théorème central limite
rdf:langString 중심 극한 정리
rdf:langString 中心極限定理
rdf:langString Centrale limietstelling
rdf:langString Centralne twierdzenie graniczne
rdf:langString Teorema central do limite
rdf:langString Центральная предельная теорема
rdf:langString Centrala gränsvärdessatsen
rdf:langString 中心极限定理
rdf:langString Центральна гранична теорема
rdf:langString Lemma
rdf:langString Theorem
rdf:langString Lindeberg–Lévy CLT
rdf:langString Lyapunov CLT
xsd:integer 39406
xsd:integer 1121828259
rdf:langString p/c021180
rdf:langString Central limit theorem
rdf:langString Central Limit Theorem
rdf:langString CentralLimitTheorem
rdf:langString En matemàtiques, el Teorema del límit central (o Teorema central del límit) diu que la distribució de la suma estandarditzada de variables aleatòries independents amb variància finita tendeix a una distribució normal estàndard quan el nombre de termes de la suma creix indefinidament. Com a conseqüència d'aquest teorema, s'explica el fet que moltes variables aleatòries siguin aproximadament normals i justifica la importància teòrica i pràctica de la distribució normal. Aquest teorema, pertanyent a la Teoria de la probabilitat, troba aplicació en molts camps relacionats, com ara l'Estadística inferencial o la Teoria de renovació.
rdf:langString Centrální limitní věta (CLV) v teorii pravděpodobnosti označuje tvrzení, podle něhož se (za určitých podmínek diskutovaných níže) rozdělení výběrového průměru blíží k normálnímu rozdělení, a to bez ohledu na to, jaké je rozdělení průměrované náhodné veličiny. Jinak řečeno pokud platí předpoklady centrální limitní věty, tak výběrový průměr má jakožto náhodná veličina asymptoticky normální rozdělení. Existují různé varianty centrální limitní věty lišící se formulací předpokladů a silou vysloveného tvrzení, K důkazu CLV se dnes nejčastěji používají charakteristické funkce. Předpoklady CLV se týkají zejména toho, jak vypadá rozdělení průměrovaných náhodných veličin. Obecně se kladou limitující podmínky zejména na jejich momenty (střední hodnoty, rozptyly atd.). Věta tak neplatí například pro Cauchyho rozdělení, jehož rozptyl není definován. Výběrové průměry takovýchto příliš „divokých“ náhodných veličin nekonvergují k normálnímu rozdělení, ale k některému jinému z takzvaných .
rdf:langString Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα (αγγλικά: Central Limit Theorem) είναι ένα από τα πιο αξιοσημείωτα αποτελέσματα της Θεωρίας Πιθανοτήτων. Σύμφωνα με το θεώρημα, το άθροισμα ενός μεγάλου αριθμού ανεξάρτητων τυχαίων μεταβλητών ακολουθεί μία κατανομή η οποία προσεγγίζει την κανονική κατανομή.
rdf:langString في نظرية الاحتمال، تشكل مبرهنات النهاية المركزية (بالإنجليزية: Central limit theorem)‏ مجموعة نتائج لنظرية الاحتمالات تنص أن مجموع عدة متغيرات عشوائية مستقلة و ومتشابهة التوزع، يميل إلى التوزع حسب توزيع احتمالي معين. أهم هذه المبرهنات تقول أنه إذا كانت المتغيرات المجموعة تملك تباينات محددة فإن المجموع يميل إلى التوزع طبيعيا أي أنه يملك توزيعا احتماليا طبيعيا. تسمى مبرهنة النهاية المركزية أيضا بالمبرهنة الأساسية الثانية في الإحصاء. لتكن X1, X2, X3,... Xn متسلسلة من الاعدادالمستقلة والمتطابقة في التوزيع المتغير العشوائي لكل منها لديه قيمه منتهي للوسط µ والتباين σ2 > 0. تقول مبرهنة النهاية المركزية ان : كلما ازداد حجم العينة n ,فان التوزيع لمتوسط هذه المتغيرات العشوائية يقترب من التوزيع الطبيعي القياسي.
rdf:langString In probability theory, the central limit theorem (CLT) establishes that, in many situations, when independent random variables are summed up, their properly normalized sum tends toward a normal distribution even if the original variables themselves are not normally distributed. The theorem is a key concept in probability theory because it implies that probabilistic and statistical methods that work for normal distributions can be applicable to many problems involving other types of distributions. This theorem has seen many changes during the formal development of probability theory. Previous versions of the theorem date back to 1811, but in its modern general form, this fundamental result in probability theory was precisely stated as late as 1920, thereby serving as a bridge between classical and modern probability theory. If are random samples drawn from a population with overall mean and finite variance , and if is the sample mean of the first samples, then the limiting form of the distribution, , with , is a standard normal distribution. For example, suppose that a sample is obtained containing many observations, each observation being randomly generated in a way that does not depend on the values of the other observations, and that the arithmetic mean of the observed values is computed. If this procedure is performed many times, the central limit theorem says that the probability distribution of the average will closely approximate a normal distribution. The central limit theorem has several variants. In its common form, the random variables must be independent and identically distributed (i.i.d.). In variants, convergence of the mean to the normal distribution also occurs for non-identical distributions or for non-independent observations, if they comply with certain conditions. The earliest version of this theorem, that the normal distribution may be used as an approximation to the binomial distribution, is the de Moivre–Laplace theorem.
rdf:langString Der zentrale Grenzwertsatz (von Lindeberg-Lévy) (auch CLT von englisch central limit theorem) ist ein bedeutendes Resultat der Wahrscheinlichkeitstheorie.Der zentrale Grenzwertsatz liefert die Begründung für das Phänomen, dass sich bei der additiven Überlagerung vieler kleiner unabhängiger Zufallseffekte zu einem Gesamteffekt zumindest approximativ eine Normalverteilung ergibt, wenn keiner der einzelnen Effekte einen dominierenden Einfluss auf die Varianz besitzt. Der Satz ist benannt nach Lindeberg und Lévy. Es existieren verschiedene Verallgemeinerungen, für die eine identische Verteilung keine notwendige Voraussetzung ist. Stattdessen wird dann eine andere Voraussetzung gefordert, die sicherstellt, dass keine der Variablen zu großen Einfluss auf das Ergebnis erhält. Beispiele sind die Lindeberg-Bedingung und die Ljapunow-Bedingung. Darüber hinausgehende Verallgemeinerungen gestatten sogar „schwache“ Abhängigkeit der Zufallsvariablen. Die Klasse der Verallgemeinerungen des zentralen Grenzwertsatzes wird zentrale Grenzwertsätze genannt. Die Bezeichnung geht auf G. Pólyas Arbeit Über den zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung und das Momentenproblem von 1920 zurück.
rdf:langString Probabilitate-teorian eta estatistika, limitearen teorema zentrala zorizko aldagai kopuru handi baten batura eta batezbestekoa banaketa normalari jarraiki, batezbestekoa batezbestekoen batura eta bariantza bariantzen batura izanik, banatzen dela ezartzen duen teorema da. Teoremak bertsio zenbait ditu, gehitzen diren zorizko aldagaiek banaketa berdina duten edo ez, besteak beste.
rdf:langString El teorema central del límite o teorema del límite central indica que, en condiciones muy generales, si es la suma de variables aleatorias independientes, con media y varianza finitas, entonces la función de distribución de «se aproxima bien» a una distribución normal (también llamada distribución gaussiana, curva de Gauss o campana de Gauss). Así pues, el teorema asegura que esto ocurre cuando la suma de estas variables aleatorias e independientes es lo suficientemente grande.​​ El nombre viene de un documento científico escrito por George Pólya en 1920, titulado Über den zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung und das Momentenproblem​ [Sobre el «teorema del límite» (Grenzwertsatz) central del cálculo probabilístico y el problema de los momentos], por lo que la denominación más fiel a la originalsería teorema central del límite.
rdf:langString Le théorème central limite (aussi appelé théorème limite central, théorème de la limite centrale ou théorème de la limite centrée) établit la convergence en loi de la somme d'une suite de variables aléatoires vers la loi normale. Intuitivement, ce résultat affirme qu'une somme de variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées tend (le plus souvent) vers une variable aléatoire gaussienne. Ce théorème et ses généralisations offrent une explication de l'omniprésence de la loi normale dans la nature : de nombreux phénomènes sont dus à l'addition d'un grand nombre de petites perturbations aléatoires.
rdf:langString Dalam teori peluang, teorema limit pusat menyatakan bahwa purata dari iterasi dalam jumlah yang cukup besar, masing-masing dengan nilai dan variansi yang terdefinisi dengan baik, akan didistribusikan mendekati distribusi normal. Artinya, bila sampel diperoleh berisi sejumlah besar observasi, dan masing-masing observasi didapatkan dengan cara yang tidak tergantung satu sama lain (independen), dan rata-rata aritmetika (purata) dihitung dari nilai-nilai hasil observasi. Bila prosedur ini dilakukan berkali-kali, teorema limit pusat menyatakan bahwa nilai purata ini akan didistribusikan menurut "kurva lonceng" (atau distribusi normal). * l * * s
rdf:langString I teoremi del limite centrale sono una famiglia di teoremi di convergenza debole nell'ambito della teoria della probabilità. Una delle formulazioni più note del teorema è la seguente: Sia una delle variabili aleatorie indipendenti e identicamente distribuite, e siano e per con . Posto allora presenterà una distribuzione normale standard: . Ciò spiega l'importanza che la funzione gaussiana assume nelle branche matematiche della statistica e della teoria della probabilità in particolare. Fu dimostrato nel 1922 da Lindeberg nell'articolo "Eine neue Herleitung des Exponentialgesetzes in der Wahrscheinlichkeitsrechnung", e poi in modo indipendente da Turing.
rdf:langString 확률론과 통계학에서 중심 극한 정리(中心 極限 定理, 영어: central limit theorem, 약자 CLT)는 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리이다. 수학자 피에르시몽 라플라스는 1774년에서 1786년 사이의 일련의 논문에서 이러한 정리의 발견과 증명을 시도하였다. 확률과 통계학에서 큰 의미가 있으며 실용적인 면에서도 품질관리, 식스 시그마에서 많이 이용된다.
rdf:langString 中心極限定理(ちゅうしんきょくげんていり、英: central limit theorem, CLT)は、確率論・統計学における極限定理の一つ。 大数の法則によると、ある母集団から無作為抽出した標本の平均は標本の大きさを大きくすると母平均に近づく。これに対し中心極限定理は標本平均と母平均との誤差を論ずるものである。多くの場合、母集団の分布がどんな分布であっても、その誤差は標本の大きさを大きくしたとき近似的に正規分布に従う。 なお、標本の分布に分散が存在しないときには、極限が正規分布と異なる場合もある。 統計学における基本定理であり、例えば世論調査における必要サンプルのサイズの算出等に用いられる。
rdf:langString Centralne twierdzenie graniczne – jedno z najważniejszych twierdzeń rachunku prawdopodobieństwa, uzasadniające powszechne występowanie w przyrodzie rozkładów zbliżonych do rozkładu normalnego.
rdf:langString Met centrale limietstelling worden in de kansrekening stellingen aangeduidover de zwakke convergentie van sommen van onderling onafhankelijke stochastische variabelen. De naam duidt erop dat het stellingen zijn die een centrale plaats innemen in de kansrekening. De term is afkomstig van György Pólya in zijn artikel: "Über den zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung und das Momentenproblem" uit 1920. De bekendste daarvan, aangeduid als de centrale limietstelling of stelling van Lindeberg-Levy, geeft aan dat de som van een groot aantal onderling onafhankelijke en gelijk verdeelde stochastische variabelen met eindige variantie bij benadering een normale verdeling heeft. De variabelen zelf behoeven daarvoor geen normale verdeling te hebben. Andere centrale limietstellingen zijn generalisaties hiervan. Bij sommige is de sterke voorwaarde van gelijke verdeling afgezwakt tot bijvoorbeeld de Lindeberg-conditie of de Ljapunov-conditie. Bij andere is ook de onafhankelijkheid losgelaten en is een zwakke afhankelijkheid toegestaan tussen de stochastische variabelen. Wat voor een som geldt, is ook van toepassing op het gemiddelde. Als de som van een aantal variabelen (bij benadering) normaal verdeeld is, is uiteraard ook hun gemiddelde (bij benadering) normaal verdeeld. In het algemeen wordt de centrale limietstelling gebruikt ter rechtvaardiging van het gebruik van de normale verdeling. Dit is terecht voor gemiddelden van voldoende grote aantallen.
rdf:langString Den centrala gränsvärdessatsen är en fundamental sats inom statistik. Enligt centrala gränsvärdessatsen gäller att om man adderar ett stort antal oberoende slumpmässiga variabler, eventuellt med olika sannolikhetsfördelningar, men med ändliga varianser, kommer summan att gå mot en normalfördelning. Låt X1, X2, ... vara en oändlig följd av oberoende och likafördelade stokastiska variabler med väntevärde μ och med standardavvikelse σ > 0. Låt den stokastiska variabeln beteckna summan av de första n stokastiska variablerna i följden. Då gäller att där betecknar fördelningssfunktionen för en standardiserad normalfördelning. Till exempel gäller att om ett stort antal tärningar kastas så är summan ungefär normalfördelad. Samma sak händer vid slantsingling.
rdf:langString O teorema central do limite (ou teorema do limite central) é um importante resultado da estatística e a demonstração de muitos outros teoremas estatísticos dependem dele. Em teoria das probabilidades, esse teorema afirma que quando o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da sua média aproxima-se cada vez mais de uma distribuição normal. Este resultado é fundamental na teoria da inferência estatística. Na inferência estatística a utilidade do teorema central do limite vai desde estimar os parâmetros como a média populacional ou o desvio padrão da média populacional, a partir de uma amostra aleatória dessa população, ou seja, da média amostral e do desvio padrão da média amostral até calcular a probabilidade de um parâmetro ocorrer dado um intervalo, sua média amostral e o desvio padrão da média amostral.
rdf:langString 中心极限定理(英语:central limit theorem,簡作 CLT)是概率论中的一组定理。中心极限定理说明,在适当的条件下,大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于标准正态分布。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。
rdf:langString Центра́льные преде́льные теоре́мы (ЦПТ) — класс теорем в теории вероятностей, утверждающих, что сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных величин, имеющих примерно одинаковые масштабы (ни одно из слагаемых не доминирует, не вносит в сумму определяющего вклада), имеет распределение, близкое к нормальному. Так как многие случайные величины в приложениях формируются под влиянием нескольких слабо зависимых случайных факторов, их распределение считают нормальным. При этом должно соблюдаться условие, что ни один из факторов не является доминирующим. Центральные предельные теоремы в этих случаях обосновывают применение нормального распределения.
rdf:langString Центральна гранична теорема — теорема теорії ймовірностей про збіжність розподілу суми незалежних однаково розподілених випадкових величин до нормального розподілу. Ця теорема підкреслює особливість нормального розподілу в теорії ймовірностей. Наприклад, отримано вибірку, яка містить велику кількість спостережень, кожне з яких було отримано випадковим чином і вони не залежать від інших спостережень, і на основі значень цих спостережень розраховують арифметичне середнє. Якщо цю процедуру повторити багато разів, центральна гранична теорема стверджує, що розраховані середні значення будуть мати нормальний розподіл. Простим прикладом цього є багаторазове підкидання монети при яких імовірність випадіння заданої кількості гербів у всій послідовності подій буде наближатися до нормальної кривої, із середнім, що знаходитиметься по середині від загальної кількості випадань монети на кожну сторону. (Граничне значення для нескінченної кількості підкидань, буде дорівнювати нормальному розподілу.) Центральна гранична теорема має декілька варіантів. У своїй загальній формі, випадкові величини повинні бути однаково розподілені. У деяких варіантах, збіжність середнього значення прямує до нормального розподілу також і у випадку не однаково розподілених величин, або не лише при незалежних спостереженнях, що буде здійснюватися за умови виконання певних умов. У перших версіях цієї теореми, нормальний розподіл може використовуватися як апроксимація біноміального розподілу, що відомо як локальна теорема Муавра — Лапласа.
rdf:langString
rdf:langString ,
rdf:langString .
rdf:langString and
rdf:langString :
rdf:langString Suppose is a sequence of independent random variables, each with finite expected value and variance
rdf:langString Construct # If is absolutely convergent, , and then as where
rdf:langString Suppose is a sequence of i.i.d. random variables with and
rdf:langString Then as approaches infinity, the random variables converge in distribution to a normal
rdf:langString Define If for some
rdf:langString Lyapunov’s condition is satisfied, then a sum of converges in distribution to a standard normal random variable, as goes to infinity:
rdf:langString and denotes the Euclidean norm on
rdf:langString where is a universal constant,
rdf:langString Suppose is a sequence of real-valued and strictly stationary random variables with for all
rdf:langString Let be independent -valued random vectors, each having mean zero. Write and assume is invertible. Let be a -dimensional Gaussian with the same mean and same covariance matrix as . Then for all convex sets
rdf:langString # If in addition and converges in distribution to as then also converges in distribution to as
rdf:langString Let be a random variable distributed uniformly on , and , where * satisfy the lacunarity condition: there exists such that for all , * are such that * . Then converges in distribution to .
xsd:nonNegativeInteger 62458

data from the linked data cloud