Wie eine Stichprobenverteilung ist betroffen, wenn die Verteilung nicht normal ist
In der Statistik, wenn eine Bevölkerung X hat jede Distribution, ist nicht normal, oder wenn ihre Verteilung nicht bekannt ist, können Sie die Verteilung der Probe Mittel nicht automatisch sagen kann,
hat eine Normalverteilung. Aber unglaublich, können Sie eine Normalverteilung verwenden, um ungefähr die Verteilung von
- wenn die Probengröße groß genug ist. Dieses bedeutsame Ergebnis ist durch das, was Statistiker wissen und Liebe als zentrale Grenzwertsatz.
Das Zentrale Grenzwertsatz (abgekürzt CLT) Sagt, dass, wenn X tut nicht haben eine Normalverteilung (oder seine Verteilung ist nicht bekannt und somit nicht als normal sein kann), die Form der Verteilung des Stichproben
ist ca normal, solange die Probengröße, n, groß genug ist. Das heißt, Sie eine bekommen ungefähr Normalverteilung für die Mittel von großen Proben, auch wenn die Verteilung der ursprünglichen Werte (X) ist nicht normal.
Die meisten Statistiker einig, dass, wenn n ist mindestens 30, wird diese Näherung, obwohl unterschiedliche Verteilungsformen in den meisten Fällen ziemlich nahe sein, X unterschiedliche Werte von n dass benötigt. Je weniger # 147-glockenförmige # 148- oder # 147-normal aussehende # 148- die Verteilung der ursprünglichen Werte der X sind, müssen je größer die Probengröße für die Proben Mittel. Je größer die Stichprobengröße (n), Der die Verteilung der Probe mittels näher wird zu einer Normalverteilung sein.