No.8】大数の法則と中心極限定理2019年12月18日SHAREツイートシェアはてブLINEPocketこんにちは、タクロウ(@takuro_109)です!前回、前々回で、標本から母数を推定する方法を学びました。今回は、前々回扱った標本平均に関する2つの定理について学習します。試行をたくさん繰り返すと、経験的確率も理論的確率に近づきます。コイン投げの繰り返し回数を増やすと、イカサマのないコインの表の出る確率は0.5%に近づきます。下記記事の2項分布の乱数シミュレーションで確認できます。標本平均における大数の法則は、標本サイズが大きくなるに従って、真の値である母平均に近づきます。Rでシミュレーションしてみます。データの母集団が正規分布していなくても、そこから抽出した標本が十分に大きければ、標本平均は正規分布に近づきます。同様に、標本平均と真の平均の差である偶然誤差も、標本が大きくなると、ゼロを中心とした正規分布に近づきます。par(mfrow=c(1,2))hist(sample_means)hist(sample_ses)さいごに今回は、標本平均に関する定理として大数の法則と中心極限定理を学びました。多くの統計的手法では、データが正規分布することが前提条件となっているので、中心極限定理は特に大事です。次回は、仮説検定について学びます。以上、お読みいただきありがとうございました。拓郎データアナリスト新卒の銀行から、29歳で転職し、データ分析のキャリアをスタート。アルバイト、フリーランスを経て、現在はLINEでデータアナリスト。データ分析・投資関連をツイートしてます。新卒の銀行から、29歳で転職し、データ分析のキャリアをスタート。アルバイト、フリーランスを経て、現在はLINEでデータアナリスト。やってみないとわからないし偶然もつかめないがモットー。※ブログの内容は個人的見解であり、所属組織と無関係です。