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====== 중심극한정리 (Central Limit Theorem) ======
수학적으로 간단히 표현하면,
$\overline{X} \sim \displaystyle \text{N} \left(\mu, \dfrac{\sigma^{2}}{n} \right)$ 을 말한다.

===== 소개 =====
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 and variance of the sample mean]])), 표준편차(stdev, $ s_{\overline{x}}$ )는 $ \sigma / \sqrt{n}$가 된다는 것이다. 

{{  :pasted:20200420-135017.png?450}}
위는 사이즈, n=36 의 샘플을 무한반복해서 (여기서는 무한반복할 수 없으므로 10,000번) 취한 샘플들의 평균을 기록한 히스토그램. 여기서 우리는 그림만으로 "아, 이 그래프의 최소값은 60정도이고 최대값은 80 정도로군" 이라고 파악할 수 있다. 따라서, 대략이지만 우리는 아래 같은 이야기를 할 수 있다. 

  * 우리가 만약 n=36개짜리 샘플을 하나 뽑는다면, 그 샘플의 평균은 위의 그래프 어딘가에 존재하게 된다.
  * 그림이지만, 우리는 최소, 최대값이 각각 60과 80이므로 그 샘플의 평균이 60에서 80사이에 존재할 확률은 거의 1이 될 것이라고 할 수 있다. 그러나, 그림만으로는 그 최소값이 (최대값이) 정확이 어디에 위치하는지는 모른다.
  * 만약에 우리가 위 그래프의 [[:standard deviation|표준편차를]] 알고 있다면 우리는 이의 특징인 68-95-99%법칙을 이용해서 n=36짜리 샘플의 평균이 나올 확률을 이야기해볼 수 있다. 즉, 그래프의 sd값이 a라고 한다면, 우리는 전체 평균인 70을 중심으로 왼쪽으로 a, 오른 쪽으로 a만큼 떨어진 부분이 약 68%이므로 70 +- a 에서 평균이 나올 확률은 68%라고 한다. 만약에 2a를 사용한다면, 우리는 70 +- 2a 부분만큼이 95%이므로 70 +- 2a 사이에서 그 평균이 나올 확률은 95%라고 한다. 70 +- 3a 또한 마찬가지 논리로 99%의 확률로 그 평균이 이 구간에서 존재하게 된다. 
  * 그런데 우리는 [[:mean and variance of the sample mean]]이라는 문서를 통해서 아래를 알고 있다. 
    * $\mu_{\overline{X}} = E[\overline{X}] = \mu $
    * $\sigma_{\overline{X}} = Var[\overline{X}] = \dfrac{\sigma^{2}}{n}$
  * 이를 위의 상황에 대입해보면
    * $\text{mean of population} = \mu = 70$이고, 
    * $\text{standard deviation of population} = \sigma = 15 일 때$
    * $n = 36$ 크기의 샘플을 무한 반복해서 뽑아 그 평균을 기록한다면

    * 그 샘플평균들의 평균은, 즉, $\mu_{\overline{X}} = E[\overline{X}] = \mu = 70 $ 일 것이고
    * 그 샘플평균들의 분산값은, $\sigma^{2}_{\overline{X}} = Var[\overline{X}] = \dfrac{\sigma^{2}}{n} = \dfrac{15^2}{36} = 225/36 = 6.25$ 일 것이며, 따라서
    * 그 샘플평균들의 표준편차 값은 $\sigma_{\overline{X}} = \sqrt{6.25} = 2.5 $ 임을 알 수 있다. 

  * 위로 인해 우리는 언급하였던 a가 2.5 임을 알게 되었다. 따라서, 우리는 
  * 70 +- 2.5인 67.5 -- 72.5 에서 n=36 짜리 샘플의 평균이 나타날 확률은, 다시 이야기 하면 n=36짜리 샘플의 평균이 67.5 -- 72.5 사이에 존재할 확률은 68% 라고 주장할 수 있다. 
  * 마찬가지로 65 -- 75 사이에서 그 샘플의 평균이 존재할 확률은 95% 이다. 
  * 62.5 -- 77.5 사이에서 평균이 나타날 확률은 99% 일 것이다 라고 주장할 수 있다.

{{:pasted/20200414-213151.png}}

우리는 샘플의 사이즈가 커질 수록 (n의 크기가 커질 수록, 즉, 4,36, 100, 400, 900 과 같이), 그 샘플평균들의 SD값은 작아짐을 위의 그래프를 통해서 알았다. 그리고, 이는 [[:mean and variance of the sample mean]]이라는 문서를 통해서도 그것을 알수 있다
  * n = 4 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{2} = 7.5$
  * n = 36 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{6} = 2.5$ 
  * n = 100 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{10} = 1.5$
  * n = 400 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{20} = 0.75$
  * n = 900 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{30} = 0.5$
  * . . . 
  * n = 2500 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{50} = 0.3$
  * n = 3600 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{60} = 0.25$

그런데, 각 단계에서 $\sigma_{\overline{X}} $의 차이값은
  * n = 4, 
  * n = 36, 7.5 - 2.5 = 5
  * n = 100, 2.5 - 1.5 = 1
  * n = 400, 1.5 - 0.75  = 0.75
  * n = 900, 0.75 - 0.5  = 0.25
  * n = 2500, 0.5 - 0.3  = 0.2
  * n = 3600, 0.3 - 0.25  = 0.05

즉, 샘플의 숫자가 커질 수록 $\sigma_{\overline{X}} $ 의 단위는 작아지는데, 작아지는 정도가 (스케일이) 점차 줄어든다. 즉, 처음에는 5만큼으로 드라마틱하게 줄고, 다음은 1만큼, 다음은 3/4만큼, 다음은 1/4만큼, . . . . 

위의 이야기는 아래와 같이 정리할 수 있다. 

$\text{N} \left(\mu, \sigma \right)$ 인 분포에서 n = n인 샘플을 계속 취해서 그 샘플들의 평균을 모은 분포는

__정규분포에 가까와 진다__.
  * 정규분포에 가까와 진다고 표현한 것은 샘플의 숫자가 작을 경우에는 정규분포와 완전하게 일치하지 않기 때문이다. 그러나, n=30 정도만 되면 샘플평균들의 분포는 거의 완벽한 정규분포곡선을 만든다. 사실, 아래의 두 조건 중 어느 하나만을 만족하면, distribution of sample means는 ([[:sampling distribution]]은) 완전한 normal distribution을 만든다. 즉,
  * sample을 취하는 population이 normal distribution을 이룬다

__그 샘플평균분포의 평균은 모집단의 평균을 따른다__.
  * "mean of sample means은 population의 mean값과 같다" 즉, 샘플평균들의 평균은 모집단의 평균값과 같아진다.
  * 위의 문장이 의미하는 것은 수 많은 샘플을 취했을 때, 그 샘플들의 평균은 실제 population의 평균값에 근사하게 된다는 것을 의미한다. (위의 이유에서, the mean of the distribution of sample means를 expected value of $ \overline{X}$ 라고 부른다.) 
  * 이는 $E[\overline{X}] = \mu $ 라고 설명한 부분이다.

__샘플평균분포의 분산은__ $\dfrac{\sigma^{2}}{n}$ __을 따른다__
standard deviation of the distribution of the sample mean를 (샘플평균들의 표준편차를) 특별히 
standard error of $ \overline{X}$ 라고 (샘플평균의 표준오차)부르는데 그 값은 $ \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}$를 따르게 된다.

[[Standard Error]] 또한 standard deviation 이므로 (즉, standard deviation of distribution of sample means), 각 샘플의 평균이 샘플들의 평균값(the mean of distribution of sample means)에서 얼마나 떨어져 있는 가를 나타내는 지표로 쓰인다. 다시 말하면, 이 특별한 standard deviation은 내가 샘플링을 했을 때, 그 __샘플의 평균값(the mean of an sample)이 모집단의 평균값(the mean of population)에서 얼마나 떨어져 있을 수 있는가__의 가능성(확율)을 나타내는 값이다. 즉, standard error = $ \sigma_{\overline{X}}$ = standard deviation distance between $ \overline{X}$ and $ \mu$ 라고 할 수 있다. 이 standard error 값에 영향을 주는 것은 두 가지가 있다. 

Standard error의 공식을 다시 써보면 아래와 같은데, 

 $ \;\;\;\; \sigma_{\overline{X}} = \displaystyle \frac{\sigma}{\sqrt{n}} $

위의 standard error 값의 크기에 영향을 주는 것에는 
  - 샘플의 크기 (n)
  - population의 standard deviation 가 있다.

위에서 첫번째를 살펴보면, 샘플의 크기가 커질 수록 분모의 숫자인 $ \sqrt{n}$ 의 값은 커지고, 따라서 se의 값은 작아진다는 것을 의미한다. se가 작아진다는 것은 distribution of samples means 의 전체적인 분포곡선이 평균을 중심으로 좁게 분포되어 있다는 것을 의미하고, 이는 곧 n값이 크게 되면, 한 샘플의 평균이 원래 평균에서 크게 벗어나지 않게 된다는 것을 의미한다. 우리가 샘플의 크기를 적당히 크게 잡는 이유는 한 샘플의 평균이 원래의 모집단 평균에서 크게 벗어나지 않기를 바라기 때문이다.

위의 방법은 숫자로 측정된(([[:Level of Measurement]] 참조)) 변인([[:variables]])의 표준오차([[:standard error]])를 구하는 경우에 사용되는 방법이다. 종류로 측정된 변인의 경우에는 다른 방법으로 표준오차값을 구하게 되는데 이에 대해서는 [[:Standard Error##standard_error_nominal|Standard Error]] 문서에 자세하게 기록하여 두었다.  

===== Summary  =====
Central Limit Theorem 을 다시 정리하자면, 아래의 세가지로 요약된다.

\begin{eqnarray}
& & \text{Normal distribution of sample means.} \\
& & \mu_{\overline{X}} = \mu \\ 
& & (\sigma_{\overline{X}})^2 = \frac{\sigma^2}{n} \;\; \text{or} \;\; \sigma_{\overline{X}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}} 
\end{eqnarray}

즉, 이는 
$\overline{X} \sim \displaystyle \text{N} \left(\mu, \dfrac{\sigma^{2}}{n} \right)$ 를 말한다.
===== e.g., =====
Central Limit Theorem이 사용되는 예를 들어보면 . . . . \\
McDonald 햄버거의 세계시장 공략을 위한 매니저의 역할을 가정해 볼 수 있다.

<WRAP box 450px ><typo fs:250%; fc:red>Q</typo>  
McDonald 본사의 총괄 매니저인 A는 감자튀김의 원료인 감자의 공급자가 일정 수준의 감자를 꾸준하게 공급해 줄 것을 요구하여 왔다. 공급자는 자사의 감자가 평균 200g이며, 표준편차 값이 15라고 주장하였다. 그러나, 웬일인지 요사이 감자 튀김의 매출이 떨어지게 되었는데. . . . A는 공급되는 감자의 품질검사를 실시하기로 한다. . 
</WRAP>

품질 검사를 위해서 모든 감자를 다 체크해 볼 수는 없는 일이다. 샘플을 이용해서 하는 수 밖에 없다는 생각에 우선 A는 공급사인 C사의 말이 사실이라고 가정을 해본다. A는 공급된 감자에서 900개의 감자를 샘플로 뽑아서 이 샘플의 특징([[Statistics]])을 살펴보고, 이를 통해서 C사의 진실성에 대한 판단을 하기로 한다 (n = 900). 

우선, A는 감자를 뽑기 전에 아래와 같은 가정을 한다. 
  - $ n=900$ 인 감자의 샘플을 계속 뽑아서, 각 샘플의 평균으로 분포도를 만들어 본다면, 이 분포도는 정규분포를 이룰 것이고,
  - 샘플 평균들의 평균은 C사가 주장하는 원래 평균인 200g일 것이며, 
  - 이 특별한 샘플평균 분포의 표준편차([[standard deviation]] 즉, [[standard error]] )는 $ \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ 일 것이다. 이를 직접 계산해 보면, $ n=900$ 이므로, $ \frac{15}{30}=0.5$ 이다. 

위는 900개짜리 샘플을 뽑았을 때, 나올수 있는 샘플 평균의 범위를 보여준다. 

A는 여기까지 가정을 한후에 샘플을 뽑아 보았다. 뽑은 결과, 그 평균이 198g 이 나왔다. 이제 A는 이 결과를 가지고 다음과 같이 생각할 수 있다. 

[[Standard error]] 값이 .5 이므로 2 단위의 [[standard error]] 값을 사용하여 범위를 구하여도 199-201 이다. 이는 n=900인 샘플을 취한다고 가정할 때 100번의 샘플링을 한다고 가정하면 95번 (95%) 은 이 범위에서 샘플의 평균이 나온다고 생각할 수 있다. 그런데, 지금 A가 취한 샘플의 평균은 198g이다. 이것이 의미하는 것은 두 가지인데 . . . . 

  - 100번의 95번에 걸리질 않아서 이번 샘플의 평균이 극단치를 가졌다. 그러나, 이렇게 될 확률은 5%정도 밖에 안된다. . . .
  - C사가 거짓말을 하고 있다. 애초 계약인 200g 에 못 미치는 감자를 공급하고 있다. 즉, A는 __C사가 거짓말을 하고 있지 않다__고 가정하고 정상적인 샘플링을 하였을 때 나타날 수 있는 샘플 평균의 범위를 그려 보았는데 이번 평균은 그 범위를 벗어났으니, 처음 생각인 A는 __C사가 거짓말을 하고 있지 않다__는 생각을 __부정(혹은 기각) 할 수 있다__ . 그러나, 이렇게 생각하여도 위의 1번에서의 오류를 무시할 수는 없다. 즉, C사가 거짓말을 하고 있다고 확신하기에는 5%의 '유별난' 샘플링의 확률이 있다. 따라서, 5% 판단의 잘못을 염두에 두고 C사가 거짓말을 한다고 판단하는 것이 옳다.