수리통계학 (38) - 중심극한정리
지난 글에서는 확률변수의 수렴에 대해 써보았습니다. 이번 글에서는 중심극한정리에 대해 써보겠습니다. 우선 중심극한정리를 설명하기 위해 필요한 기본적인 개념들을 간략히 언급하고 넘어가겠습니다. 서로 독립인 확률변수 $ X_1,X_2,...,X_n $ 이 모두 똑같은 확률분포를 따른다고 해보겠습니다. 이를 두고 확률변수 $ X_1,X_2,...,X_n $ 은 iid(independent and identically distributed)한 확률변수라고 합니다. 또한 위와 같은 확률변수들을 모아놓은 집합 $ \left\{ X_1,X_2,...,X_n \right\} $ 을 임의표본(random sample)이라고 부르기도 합니다. 한편, 지난 글에서 언급한 분포수렴에 관련된 성질 한 가지를 더 언급하고 중심극..