중심 극한 정리 계산기

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표본 평균의 표본 분포가 표본 크기가 증가함에 따라 정규성에 접근하는 방식을 보여줍니다.

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사용 방법

몇 단계로 계산기 사용하기

입력값을 차분히 확인한 뒤 하나의 시나리오에만 의존하지 말고 결과를 비교하세요.

1단계

모집단 평균 (μ), 모집단 표준 편차 (σ), 표본 크기 (n) → Z-점수 (특정 값에 대해 - 여기서는 계산되지 않으며 개념적 이해를 위한 것입니다), 표본 분포의 평균, 평균의 표준 오차

예시

자신의 값을 넣기 전에 이 예시로 계산기 동작을 확인하세요.

모집단 평균 (μ): 50; 모집단 표준 편차 (σ): 5; 표본 크기 (n): 10

Z-점수 (특정 값에 대해 - 여기서는 계산되지 않으며 개념적 이해를 위한 것입니다): 0; 표본 분포의 평균: 50; 평균의 표준 오차: 1.58113883

모집단 평균 (μ): 50; 모집단 표준 편차 (σ): 5; 표본 크기 (n): 100

Z-점수 (특정 값에 대해 - 여기서는 계산되지 않으며 개념적 이해를 위한 것입니다): 0; 표본 분포의 평균: 50; 평균의 표준 오차: 0.5

모집단 평균 (μ): 50; 모집단 표준 편차 (σ): 20; 표본 크기 (n): 10

Z-점수 (특정 값에 대해 - 여기서는 계산되지 않으며 개념적 이해를 위한 것입니다): 0; 표본 분포의 평균: 50; 평균의 표준 오차: 6.32455532

허브

대수학, 기하학, 삼각법, 확률, 통계, 평균, Z점수, 검정, 그래프화 작업용 계산기를 사용하세요.

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