Statistics 中心极限定理
如果抽取样本的总体是正态总体，则
样本均值将等于总体均值，
抽样分布将是正态分布。当更多的总体偏斜时（如图所示的情况），如果样本很大（即大于 30），
抽样分布将趋向于接近正态分布。
根据
中心极限定理，对于大小大于30的足够大的样本，
采样分布的形状会越来越像
正态分布分布，与父种群的形状无关。这个定理解释了
人口分布和
抽样分布之间的关系。它强调了一个事实，如果有足够大的样本集，则
采样分布的均值接近
正态分布。 Richard 总结了中心极限定理的重要性。一、莱文用以下的话来说：
中心极限定理的意义在于，它允许我们使用样本统计量来推断总体参数，而无需了解总体频率分布的形状，除了我们可以从样本中获得的信息。
