Допустим, у нас есть случайная величина с диапазоном значений, ограниченных и , где - минимальное значение, а - максимальное значение.
Мне сказали , что в , где нашего размера выборки, распределение выборки по средствам выборки является нормальным распределением. То есть, как мы увеличиваем мы становимся ближе и ближе к нормальному распределению, но фактический предел при является равным для нормального распределения.
Однако не является ли это частью определения нормального распределения, которое оно должно расширять от до ?
Если максимум нашего диапазона равен , то максимальное среднее значение выборки (независимо от размера выборки) будет равно , а минимальное среднее значение выборки равно .
Поэтому мне кажется, что даже если мы возьмем предел, когда приближается к бесконечности, наше распределение не является фактическим нормальным распределением, поскольку оно ограничено и .б
Что мне не хватает ?
источник
Если вы имеете в виду центральную предельную теорему, обратите внимание, что один правильный способ записать это
при нормальных условиях ( - среднее значение и стандартное отклонение ).x iμ,σ xi
С помощью этого формального определения вы сразу увидите, что левая часть может принимать значения для любого конечного диапазона при достаточно большом .n
Для помощи подключения к для неформальной идеи , что «среднее приближается к нормальному распределению при большом », мы должны понимать , что «приближается к нормальному распределению» означает , что прибудет ВПР в сколь угодно близко к более нормальному распределению , как становится большим. Но по мере того как становится большим, стандартное отклонение этого приближенного распределения уменьшается, поэтому вероятность экстремального хвоста аппроксимирующей нормали также становится равной 0.н н нn n n
Например, предположим, что . Тогда вы можете использовать неформальное приближение, чтобы сказать, чтоXi∼Bern(p=0.5)
Так что, хотя это верно, что для любого конечного ,n
(подразумевается, что аппроксимация явно никогда не бывает идеальной), так как ,n→∞
Так что расхождение между фактическим распределением и приблизительным распределением будет исчезать, как должно произойти с приближениями.
источник