定义、意义和应用 总而言之： 您可以 找到完整代码。 在 GitHub 上 中心极限定理描述了以下现象： 采取任何分配！ （比如足球比赛中传球次数的分布） 开始从该分布中多次抽取 n 个样本（假设 n = 5）[假设 m = 1000] 次。 取每个样本集的平均值（因此我们将得到 m = 1000 的平均值） 均值的分布（或多或少）呈 。 （如果将均值绘制在 x 轴上并将频率绘制在 y 轴上，您将得到那条著名的钟形曲线。） 正态分布 增加 n 可获得更小的标准差，增加 m 可获得更好的正态分布近似值。 但我为什么要关心？ 您无法加载整个数据进行处理吗？没问题，从数据中取出多个样本，并使用中心极限定理来估计数据参数，如均值、标准差、总和等。 它可以节省您的时间和金钱资源。因为现在，我们可以处理明显小于总体的样本，并对整个总体进行推断！ 某个样本是否属于某个总体（或数据集）？让我们使用样本均值、总体均值、样本标准差和总体标准差来检查这一点。 定义 给定一个未知分布的数据集（可以是均匀分布、二项式分布或完全随机分布），样本均值将近似正态分布。 解释 如果我们采用任何数据集或总体，然后开始从总体中采集样本，假设我们采集 10 个样本并取这些样本的平均值，然后我们继续这样做，几次，比如说 1000 次，在这样做之后，我们得到 1000 个均值，当我们绘制它时，我们得到一个称为样本均值抽样分布的分布。 这种抽样分布（或多或少）遵循正态分布！这就是中心极限定理。正态分布具有许多对分析有用的属性。  图1 样本均值的抽样分布（服从正态分布） 正态分布的性质： 平均值、众数和中位数都相等。  68% 的数据落在平均值的一个标准差范围内。  95% 的数据落在平均值的两个标准差之内。 该曲线在中心对称（即围绕平均值 μ）。 此外，样本均值的抽样分布均值等于总体均值。如果 μ 是总体平均值，μX̅ 是样本平均值，则意味着：  图2 总体平均值=样本平均值 总体标准差(σ)与标准差抽样分布(σX̅)有如下关系： 如果 σ 是总体的标准差，σX̅ 是样本均值的标准差，n 是样本量，那么我们有 图3 总体标准差与抽样分布标准差的关系 直觉 由于我们从总体中抽取多个样本，因此平均值通常会等于（或接近）实际总体平均值。因此，我们可以预期样本均值的抽样分布中的峰值（众数）等于实际总体均值。 多个随机样本及其平均值将位于实际总体平均值附近。因此，我们可以假设 50% 的均值大于总体均值，50% 的均值小于总体均值（中位数）。 如果我们增加样本量（从 10 个到 20 个到 30 个），越来越多的样本均值将更加接近总体均值。因此，这些平均值的平均值应该或多或少类似于总体平均值。 考虑样本大小等于总体大小的极端情况。因此，对于每个样本，平均值将与总体平均值相同。这是最窄的分布（样本均值的标准差，此处为 0）。 因此，当我们增加样本量（从 10 到 20 到 30）时，标准差往往会减小（因为抽样分布的分布会受到限制，更多的样本均值将集中于总体均值）。 这种现象在“图 3”中的公式中得到体现，其中样本分布的标准差与样本大小的平方根成反比。 如果我们采集越来越多的样本（从 1,000 个到 5,000 个到 10,000 个），那么采样分布将是一条更平滑的曲线，因为更多的样本将根据中心极限定理表现，并且模式会更干净。  “空谈是廉价的，给我看代码吧！” ——莱纳斯·托瓦尔兹 那么，让我们通过代码来模拟中心极限定理： 一些进口：   import random from typing import List import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import statistics import pandas as pd import math 使用 创建总体。您可以尝试不同的分布来生成数据。以下代码生成（某种）单调递减分布： random.randint()   def create_population(sample_size: int) -> List[int]: """Generate a population of sample_size Args: sample_size (int): The size of the population Returns: List[int]: a list of randomly generated integers """ population = [] for _ in range(sample_size): random_number = (random.randint(0, random.randint(1, 1000))) population.append(random_number) return population 创建样本，并获取其平均 次数： sample_count   def generate_sample_mean_list(population: List[int], sample_size: int, sample_count: int) -> List[int]: """From the population generate samples of sample_size, sample_count times Args: population (List[int]): List of random numbers sample_size (int): Number of elements in each sample sample_count (int): Number of sample means in sample_mean_list Returns: List[int]: a list of sample means """ sample_mean_list = [] for _ in range(sample_count): sample = random.sample(population, sample_size) sample_mean = statistics.mean(sample) sample_mean_list.append(sample_mean) return sample_mean_list 绘制数据分布以及一些标签的函数。   def plot_hist(data: List[int], ax: matplotlib.axes.Axes, xlabel: str, ylabel: str, title: str, texts: List[str]) -> None: """Plot a histogram with labels and additional texts Args: data (List[int]): the list of data points to be plotted ax (matplotlib.axes.Axes): Axes object for text plotting xlabel (str): label on x axis ylabel (str): label on y axis title (str): title of the plot texts (List[str]): Additional texts to be plotted """ plt.hist(data, 100) plt.xlabel(xlabel) plt.ylabel(ylabel) plt.title(title) i = 0.0 for text in texts: plt.text(0.8, 0.8 - i, text, horizontalalignment="center", verticalalignment="center", transform=ax.transAxes) i += 0.05 plt.grid(True) plt.show() 运行代码的主要函数：   def main(plot=True): """Driver Function Args: plot (bool, optional): Decide whether to plot or not. Defaults to True. """ fig, ax = plt.subplots() population_size = int(1E5) population = create_population(population_size) if plot: plot_hist(population, ax, "Value", "Frequency", "Histogram of Population of Random Numbers", [f"population_size={population_size}"]) population_mean = statistics.mean(population) population_stdev = statistics.stdev(population) sample_size_list = [50, 500] sample_count_list = [500, 5000] records = [] for sample_size in sample_size_list: for sample_count in sample_count_list: sample_mean_list = generate_sample_mean_list( population, sample_size, sample_count) # also called as mean of sample distribution of sample means mean_of_sample_means = round(statistics.mean(sample_mean_list), 2) # also called standard dev of sample distribution of sample means std_error = round(statistics.stdev(sample_mean_list), 2) if plot: plot_hist(sample_mean_list, ax, "Mean Value", "Frequency", "Sampling Distribution of Sample Means", [ f"sample_count={sample_count}", f"sample_size={sample_size}", f"mean_of_sample_means={mean_of_sample_means}", f"std_error={std_error}"]) record = { "sample_size": sample_size, "sample_count": sample_count, "population_mean": population_mean, "sample_mean": mean_of_sample_means, "population_stdev": population_stdev, "population_stdev_using_formula": std_error*math.sqrt(sample_size), "sample_stdev": std_error, } records.append(record) df = pd.DataFrame(records) print(df) if __name__ == "__main__": main(plot=True) 您可以 找到完整代码。 在 GitHub 上 参考： 中心极限定理的应用 中心极限定理：现实生活中的应用 中心极限定理简介 机器学习中心极限定理的简要介绍 中心极限定理 封面图片来源：Casey Dunn 和 Creature Cast on Vimeo 建议阅读（建议视频）：   卡纳学院/中心极限定理 机器学习 数据科学 统计 也发布 在这里

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数据科学：中心极限定理解释

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