Вы посчитали выборочное среднее по 20 пользователям, и нормальное приближение выглядит подозрительно: оценка сильно меняется при добавлении пары пользователей. Что наиболее разумно сказать?

ACLT начинает работать только при выборках больше 10000 наблюдений и принципиально неприменим к малым размерам
BЗакон больших чисел (LLN) обычно нарушается на 20 наблюдениях, и нормальное приближение страдает именно из-за нарушения LLN
CРазмер выборки слишком мал, поэтому CLT даёт слабое нормальное приближение для выборочного среднего
DНужно использовать медиану вместо среднего, тогда нормальное приближение автоматически становится точным на любых данных
Правильный ответ. Для малого размера выборки CLT может давать слабое нормальное приближение, особенно если данные скошены или есть выбросы.

Разбор

CLT — это приближение, которое обычно становится лучше при росте размера выборки. Если несколько наблюдений резко меняют выборочное среднее, значит шум ещё велик и итоговая оценка нестабильна. Практически это сигнал не делать слишком уверенных выводов и собирать больше данных. LLN отвечает за сходимость среднего к ожиданию, а не за нормальность, а переход к совместному распределению вообще не относится к проблеме малого размера выборки.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что становится примерно нормально распределённым по смыслу CLT при большом размере выборки?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Совместные распределения и ЦПТ»