중심 극한 정리1 중심극한정리 (Central Limit Theorem)(feat. bagging, bootstrap) 1. 중심 극한 정리란? 내부 시스템을 알 수 없는 모집단 A에서 크기 \(n\)의 표본 \(k\)개 \((k_1, k_2, ..., k_N)\)를 무작위 복원 추출할 때, \(n\)과 \((k_1, k_2, ..., k_N)\)가 충분히 크다면 각 표본 평균의 분포 (sampling distribution of sample mean)는 정규 분포 (normal distribution)에 근사한다는 내용의 정리다. 이를 확률 개념으로 얘기해보면 독립 사건인 확률 변수들의 평균 분포가 정규 분포에 수렴한다는 내용이다. 중심 극한 정리를 통해 모집단 A의 각 사건 발생 확률은 정규 분포를 따르는지 알 수 없지만, 모집단 A에서 추출된 표본 \(K\)의 평균 분포를 바탕으로 하는 새로운 모집단 B를 만듦으로서.. 2022. 2. 2. 이전 1 다음
