中心極限定理を目で見て腹落ちさせる
歪んだ元分布から標本平均を繰り返し取ると、なぜ正規分布に収束するのか。標本サイズnを変えながら、中心極限定理 (CLT) の威力をアニメーションで可視化する。
I.01 / CENTRAL LIMIT THEOREM
中心極限定理
正規分布の基礎を掴んだ。ここからは推測統計。1つのデータから平均を取ったらどんな形になる？ ——ここで中心極限定理が効いてくる。サイコロでもポアソンでも、出発点は何でもいい。平均にした瞬間、世界はあの正規曲線に吸い込まれていく。
ちょっとヤバい事実 — もとの分布がどんなに歪んでいても、
そこから n個 取って平均する操作を繰り返すと、その平均たちの分布は勝手に
ベル型（正規分布）に化ける。
下のラボでは 左＝もとの分布（めっちゃ歪んでいる）、右＝標本平均の分布（正規に化けていく）を並べて見せている。
n を大きくするほど、右のベルがシュッと細くなる（SE = σ/√n）。
試行回数0
標本平均の平均—
標本平均の標準偏差—
理論SE = σ/√n—