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--- central_limit_theorem [2020/01/20 00:20] – hkimscil
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 ====== CLT ======
 ===== Introduction =====
-Central Limit Theorem (CLT) 이란:: 평균이 $ \mu$ , 그리고 표준편차( $ s$ )가 $ \sigma$ 인 모든 종류의 모집단에서, 샘플 숫자를 $ n$ 으로 하여 샘플평균을 분포시키면, 그 분포는 정규분포(normal distribution)에 가까와지며, 그 분포의 평균(mean, $ \mu_{\overline{x}}$ )은 $ \mu$ 와 같은 값이 되고, 표준편차(stdev, $ s_{\overline{x}}$ )는 $ \sigma / \sqrt{n}$ 가 된다는 것이다.
+Central Limit Theorem (CLT) 이란:: 평균이 $ \mu$ , 그리고 표준편차( $ s$ )가 $ \sigma$ 인 모든 종류의 모집단에서, 샘플 숫자를 $ n$ 으로 하여 샘플평균을 분포시키면, 그 분포는 정규분포(normal distribution)를 이루며, 그 분포의 평균(mean, $ \mu_{\overline{x}}$ )은 $ \mu$ 와 같은 값이 되고((참조: [[mean of the sample mean]])), 표준편차(stdev, $ s_{\overline{x}}$ )는 $ \sigma / \sqrt{n}$가 ((참조: [[:variance of the sample mean]])) 된다는 것이다.
 __정규분포에 가까와 진다__.