Представьте, что вы 100 раз независимо собираете выборку пользователей и каждый раз считаете выборочное среднее выручки. Что говорит CLT про распределение этих выборочных средних при большом размере выборки?

AРаспределение оценок будет близко к нормальному, и можно использовать нормальное приближение для доверительного интервала вокруг среднего
BПо LLN все 100 значений выборочного среднего совпадут с математическим ожиданием выручки и не будут различаться между выборками
CРаспределение оценок повторит исходное распределение трат пользователей и сохранит его форму и ширину при любом размере выборки
DРаспределение оценок останется тяжелохвостым из-за асимметрии выручки и не приблизится к нормальному при росте размера выборки
Правильный ответ. CLT описывает, что распределение выборочного среднего при большом размере выборки становится близким к нормальному.

Разбор

Важно, что CLT говорит о распределении оценок при повторении выборки, а не о распределении самих трат. Из этого следует практический инструмент: нормальное приближение для построения доверительного интервала вокруг выборочного среднего. Поэтому CLT постоянно появляется в разговорах об оценках и неопределённости. LLN про другое — про сходимость одного среднего к матожиданию, а не про форму распределения многих средних.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Если события A и B независимы, какая формула верна для совместной вероятности?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Совместные распределения и ЦПТ»