中心極限定理の視覚化
サンプルサイズを増やすと、元の分布に関係なく標本平均の分布が正規分布に近づく中心極限定理を視覚的に確認できます。
{{ distributions[distribution].description }}
1
100
一度に取り出すデータの数。大きいほど標本平均の分布が正規分布に近づきます。
100
10000
ヒストグラムを作成するために集める標本平均の数。多いほどヒストグラムが滑らかになります。
速い
遅い
アニメーション実行時のステップ間隔（ミリ秒）。
統計情報
平均
{{ stats.mean }}
標準偏差
{{ stats.stdDev }}
最小値
{{ stats.min }}
最大値
{{ stats.max }}
理論的な値
- 平均 = {{ theoreticalParams.mean.toFixed(4) }}
- 標準偏差 = {{ theoreticalParams.stdDev.toFixed(4) }} (= σ/√{{ sampleSize }})
中心極限定理の説明
中心極限定理は、ランダムに抽出されたサンプルの平均値の分布が、サンプルサイズが大きくなるにつれて正規分布に近づくことを示す定理です。 元の分布の形状に関係なく、サンプルサイズが大きくなるほど、標本平均の分布は正規分布に近づきます。
用語説明
- サンプルサイズ: 一度に取り出すデータの数（標本の大きさ）。この数が大きいほど標本平均の分布は正規分布に近づきます。
- サンプリング回数: ヒストグラム作成のために標本平均を計算する回数。多いほどヒストグラムが滑らかになります。
アニメーションボタンをクリックして、サンプルサイズが増加するにつれて分布がどのように変化するかを観察してください。