中心極限定理とは？
意味・定義
中心極限定理とは、独立した確率変数の和が、元の確率分布に関わらず、サンプルサイズが大きくなるにつれて正規分布に近づくという統計学の理論です。この理論は、実際のデータがどのような分布を持っていても、十分なデータ数があれば、平均と標準偏差を使ってそのデータを正規分布で近似できることを示しています。特に、サンプルサイズが30以上の場合は、正規分布に近い形状になることが多いとされています。
目的・背景
中心極限定理は、データ分析や統計的推測において非常に重要です。さまざまな分野で収集されるデータは、必ずしも正規分布に従わないため、そのままでは分析が難しいことがあります。中心極限定理を利用することで、データの分布を正規分布として扱うことができ、これにより統計的手法を適用する際の利便性が大いに向上します。この理論は、特にサンプルサイズが大きい場合に、より信頼できる結果を得るための基盤を提供します。
使い方・具体例
- 商品の販売データを分析する際、中心極限定理を利用して売上の平均値を求めることで、将来の販売予測を行うことができます。
- アンケート調査で得られたデータを基に、母集団全体の意見を推測する際に、サンプルの平均と標準偏差を使い正規分布を適用します。
- 学生のテストの点数を評価する場合に、中心極限定理により、サンプルから得た成績をもとに全体の成績分布を近似し、成績の偏差を分析します。
- 製品の不良率を調査する場合、ランダムに抽出したサンプルから不良品の比率を計算し、母集団の不良率を推定するために正規分布を使用します。
関連用語
まとめ
- 中心極限定理は、確率変数の和が正規分布に収束することを示す理論です。
- この理論を用いることで、非正規分布のデータも正規分布として扱うことが可能になります。
- 大規模なデータ分析において、信頼性の高い結果を得るための重要な基盤を提供します。
現場メモ
中心極限定理を活用する際には、サンプルサイズが十分であることが重要です。小規模なサンプルでは、正規分布の近似が不十分な場合があるため、注意が必要です。また、サンプルの選び方が偏っていると、結果が歪むこともあるため、無作為抽出を心掛けることが成功の鍵となります。