Como o teorema do limite central é utilizada em Estatística

A distribuição normal é usada para ajudar a medir a precisão de muitas estatísticas, incluindo a média da amostra, usando um resultado importante chamado Teorema do limite central. Este teorema dá-lhe a capacidade de medir o quanto os meios de várias amostras irá variar, sem ter que tomar qualquer outra amostra significa para o comparar com. Ao tomar essa variabilidade em conta, você pode usar seus dados para responder a perguntas sobre a população, como # 147 Qual é a renda familiar média para toda a U.S.?#148-- ou # 147 Este relatório disse que 75% de todos os cartões de presente ir unused- é mesmo verdade? # 148- (Estas duas análises particulares são possíveis graças a aplicações do Teorema do Limite Central chamados intervalos de confiança e testes de hipóteses, respectivamente.)

Teorema do Limite Central (CLT para abreviar) basicamente diz que, para dados não-normal, a distribuição dos meios de amostra tem uma distribuição normal aproximada, não importa qual a distribuição dos dados originais parece que, desde que o tamanho da amostra é amplo o suficiente (normalmente, pelo menos, 30 ) e todas as amostras têm a mesma dimensão. E isso não se aplica apenas à amostra significado da CLT também é verdadeiro para outras estatísticas da amostra, como a proporção da amostra. Porque estatísticos sabe tanto sobre a distribuição normal, estas análises são muito mais fácil.