• Class_2022_1
       By the [[중심극한정리,central_limit_theorem,CLT]],
• 귀무가설,null_hypothesis
       z-test는 두 집단의 평균비교를 통한 가설을 검증하는 분석기법을 말한다. 원칙적으로 [[모집단,population]]의 [[표준편차,standard_deviation]](see [[모표준편차,population_standard_deviation]])를 알고 있는 경우에 z-test를 사용하며, 표준편차를 모를 경우 t-test를 사용한다. 그러나 표본의 크기가 30보다 크다면 ‘중심극한정리(Central Limit Theorem)' (see [[중심극한정리,central_limit_theorem,CLT]])에 의해서 정규분포를 따른다고 보고 모집단의 표준편차를 모를지라도 z-test를 사용할 수 있다.
• 정규분포,normal_distribution
       [[중심극한정리,central_limit_theorem,CLT]]는 [[확률분포,probability_distribution]]를 알 수 없는 어떠한 변수([[확률변수,random_variable]]?)라도 정해진 횟수 $n$ 만큼 독립적으로 추출하는 작업을 반복했을 때, 추출된 값들의 평균값은 $n$ 이 커짐에 따라 '''정규분포'''에 접근한다는 정리.[* 물리학백과: 정규분포 앞부분]
       드무아브르-라플라스 정리는 [[중심극한정리,central_limit_theorem,CLT]]의 특수한 경우이다. 이 정리는 '''정규분포'''가 특정 조건 아래서 [[이항분포,binomial_distribution]]에 대한 [[근사,approximation]]로 쓰일 수 있음을 보여준다.
       [[이항분포,binomial_distribution]], 그 근사/일반화를 통한 '''정규분포''' 접근, [[오차,error]]의 법칙, [[중심극한정리,central_limit_theorem,CLT]] 순으로 언급됨.
• 통계,statistics
       [[중심극한정리,central_limit_theorem,CLT]]
• 표본공간,sample_space
        [[중심극한정리,central_limit_theorem,CLT]]와 다르지만 유사성이 있음. 비교. (저것은 표본의 크기가 충분히 크면 표본평균의 분포가 정규분포에 근사한다는것...이라 저기 써있네.)
• 확률변수,random_variable
        [[중심극한정리,central_limit_theorem,CLT]]

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