Sentralgrenseteoremet: Forskjell mellom sideversjoner
Fra Matematikk.net
m Teksterstatting – «<tex>» til «<math>» |
Ingen redigeringsforklaring |
||
| (Én mellomliggende versjon av en annen bruker er ikke vist) | |||
| Linje 1: | Linje 1: | ||
Sentralgrenseteoremet er fundamentalt i statistikkfaget. | Sentralgrenseteoremet er fundamentalt i statistikkfaget. | ||
Man har en populasjon med forventning μ og standardavvik <math> \sigma </ | Man har en populasjon med forventning μ og standardavvik <math> \sigma </math>. | ||
Man trekker ut n stikkprøver fra populasjonen. | Man trekker ut n stikkprøver fra populasjonen. | ||
Dersom n er stor vil sannsynlighetsfordelingen til stikkprøvene anta en tilnærmet normalfordeling med forventning μ og standardavvik <math> \frac{\sigma}{\sqrt n}</ | Dersom n er stor vil sannsynlighetsfordelingen til gjennomsnittet av stikkprøvene anta en tilnærmet normalfordeling med forventning μ og standardavvik <math> \frac{\sigma}{\sqrt n}</math> | ||
(tilnærmingen blir bedre med økende n) | (tilnærmingen blir bedre med økende n) | ||
Siste sideversjon per 17. okt. 2017 kl. 05:46
Sentralgrenseteoremet er fundamentalt i statistikkfaget.
Man har en populasjon med forventning μ og standardavvik <math> \sigma </math>.
Man trekker ut n stikkprøver fra populasjonen.
Dersom n er stor vil sannsynlighetsfordelingen til gjennomsnittet av stikkprøvene anta en tilnærmet normalfordeling med forventning μ og standardavvik <math> \frac{\sigma}{\sqrt n}</math>
(tilnærmingen blir bedre med økende n)