Merkezi limit teoremi, örneklem boyutu sonsuza yaklaştıkça örnek ortalamalarının dağılımının normal dağılıma yaklaştığını ifade eder.
Farklı popülasyon dağılımlarından alınan örnek ortalamaları yaklaşık olarak normal dağılım gösterir.
Simülasyon ve görselleştirmeler, CLT’nin teoriden pratiğe nasıl çalıştığını somut örneklerle ortaya koyar.
Küçük örneklem boyutlarında örnek standart sapması kullanıldığında güven aralığı t-dağılımı ile hesaplanmalıdır.
Simetrik dağılımlar, çarpık dağılımlara kıyasla CLT’ye daha hızlı yakınsama gösterir.
Daha büyük örneklem boyutları, özellikle çarpık popülasyon dağılımlarında CLT’nin geçerliliğini arttırır.
Get notified when new stories are published for "Hacker News 🇹🇷 Türkçe"