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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:中心極限定理について)

中心極限定理について

このQ&Aのポイント
  • 中心極限定理とは、平均値と分散を持つ任意の分布に従う乱数列が、大きくなると正規分布に収束することを示す定理です。
  • 具体的には、乱数列の平均値の確率分布が、乱数の個数が大きくなるときには、平均値0、分散1の標準正規分布に近づくということです。
  • ですが、12個の乱数を発生させた場合、分散は1ではなく1/12になるため、中心極限定理との矛盾が生じます。この矛盾は、中心極限定理が確率分布が収束することを示すものであり、個々のサンプルの分散が収束することを保証するものではありません。

質問者が選んだベストアンサー

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  • takurinta
  • ベストアンサー率71% (64/90)
回答No.1

V(a*X) = a^2 * V(X) X, Yが独立のときにV(X+Y) = V(X) + V(Y) などの証明は終わっているものとします。 ave(Xn) = (1/n)*X1 + (1/n)*X2 +・・・+ (1/n)*Xn なので、ave(Xn)の分散は (1/n)^2 * V(X1) + (1/n)^2*V(X2) +...+ (1/n)^2*V(Xn) = (1/n)^2 * σ^2 + (1/n)^2*σ^2 +...+ (1/n)^2*σ^2 =(1/n) * σ^2 = σ^2 / n (X - μ) / σ で標準化できることも、期待値の線形性と、それから導かれる上に示した分散の性質とを使うと理解できると思います。 rand() については、Xそのものなので分散は1になるけれど、randで発生させた乱数の平均を取ったもの、というのをいくつか作ってみれば上に示したものに合っていることがわかると思います。たとえば、rand() 100個組を100組作ってそれぞれの組で平均を取り、出来上がった100個の平均値についてその平均や分散を調べてみると良いと思います。

tmiyoshi
質問者

お礼

平均値での平均と分散、合計値での平均と分散がごっちゃになっていたようです。 ありがとうございました。

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