→ yhliu : 對常態群體做隨機取樣, 不論樣本大小, 其樣本平均都 12/31 08:54
→ yhliu : 是常態變量(常態, 也就是你說的高斯). 當然, 因為是 12/31 08:56
→ yhliu : 無限群體, 沒有所謂取出後放不放回的問題. 12/31 08:57
→ yhliu : 對一般群體, 如其二階動差存在, 即群體變異數有限, 12/31 08:58
→ yhliu : 只要樣本數夠大, 其樣本平均數的分配都能近似常態. 12/31 09:00
→ yhliu : 當然, 這指的通常是抽出後放回的方式, 所謂 "夠大" 12/31 09:01
→ yhliu : 的樣本要多大, 也是不一定, 例如極偏或尾巴太厚的群 12/31 09:03
→ yhliu : 體分配, 所需樣本數可能上千或更多. 反之, 群體分配 12/31 09:04
→ yhliu : 接近對稱且單峰, 甚至群體本身就接近常態, 那麼很小 12/31 09:05
→ yhliu : 的樣本, 甚至樣本數 n=10, 其樣本平均數之分配, 也 12/31 09:07
→ yhliu : 接近常態. 這都是 well-known 的結論. 12/31 09:07
→ yhliu : 至於有限群體, 取出後不放回的隨機樣本, 也有證明 12/31 09:09
→ yhliu : 中央極限定理成立, 也就是 n/N 不很小, n, N 夠大, 12/31 09:11
→ yhliu : 其樣本平均數的分配也會近似常態. 雖然證明不常見卻 12/31 09:13
→ yhliu : 存在, 這事實也沒人否定. 簡單的像二項群體抽出後不 12/31 09:14
→ yhliu : 放回的樣本總和是超幾何分配, 應用史特寧公式近似階 12/31 09:16
→ yhliu : 乘, 就能證明其 p.m.f. 接近常態的 p.d.f. 12/31 09:17