このネットワーク構造の一部を拡大して説明しましょう(図4)。t=t分布」、「Chi-square=カイ二乗分布」、「F=F分布」。この図4でピックアップしたいくつかの確率分布の間の関連性を説明しましょう。平方根)をそのサンプルサイズnのデータからの推定値sで置換したt分布は、サンプルサイズnを無限大にすると標準正規分布に収束します。t分布をする確率変数の二乗はF分布にしたがうことになります。この確率分布曼荼羅のごく一部を拡大しただけでもこれだけの内容が詰め込まれているのですから、全体としていったいどれだけの情報量を含んでいるかは推して知るべしでしょう。パラメトリック統計学の基礎にあるこれらおびただしい数の確率分布の中でも、正規分布は特異な地位を占めています。呼ばれる強力な定理のおかげです。この中心極限定理は、元の確率分布が何であれ、その母集団から抽出したデータから計算された標本平均はサンプルサイズが無限大になると標準正規分布をすることを証明します。この中心極限定理がいかに強力であるかを示す一連の図をお見せしましょう。