中心极限定理 · MathLab

中心极限定理（CLT）是概率论最重要的结论之一：无论总体服从什么分布，当样本量 n 足够大时，样本均值的抽样分布都近似服从正态分布 N(μ, σ²/n)。选择一个偏态分布作为总体，然后点击 播放演变，亲眼见证奇迹。

参数控制

总体分布

样本量 n

1

5

200

抽样次数 k

每个 n 值抽取的样本均值数量

当前总体

选择分布后自动计算

总体均值 μ

—

样本均值 X̄

—

抽样分布均值

理论标准误 σ/√n

—

实际标准差

—

抽样分布 SD

总体分布

Exp(1)

样本均值的抽样分布

实际分布理论正态 n = 5 k = 0

点击"抽样一次"或"播放演变"

正态性指标

偏度 —

峰度 —

抽样后显示正态性评估。偏度越接近 0、超额峰度越接近 0，表示越接近正态分布。