Teorema del limite centrale

Definizione del teorema del limite centrale

Il teorema del limite centrale afferma che i campioni casuali di una variabile casuale della popolazione con qualsiasi distribuzione si avvicineranno ad essere una distribuzione di probabilità normale all'aumentare della dimensione del campione e presume che quando la dimensione del campione nella popolazione supera 30, la media del campione la quale la media di tutte le osservazioni del campione sarà prossima a essere uguale alla media della popolazione.

Formula del teorema del limite centrale

Abbiamo già discusso che quando la dimensione del campione supera 30, la distribuzione assume la forma di una distribuzione normale. Per determinare la distribuzione normale di una variabile è importante conoscere la sua media e la sua varianza. Una distribuzione normale può essere definita come

X ~ N (µ, α)

Dove

  • N = no di osservazioni
  • µ = media delle osservazioni
  • α = deviazione standard

Nella maggior parte dei casi, le osservazioni non rivelano molto nella sua forma grezza. Quindi è molto importante standardizzare le osservazioni per poterle confrontare. È fatto con l'aiuto dello z-score. È necessario calcolare il punteggio Z per un'osservazione. La formula per calcolare lo z-score è

Z = (X- µ) / α / √n

Dove

  • Z = Z-score delle osservazioni
  • µ = media delle osservazioni
  • α = deviazione standard
  • n = dimensione del campione

Spiegazione

Il teorema del limite centrale afferma che i campioni casuali di una variabile casuale della popolazione con qualsiasi distribuzione si avvicineranno a una distribuzione di probabilità normale all'aumentare della dimensione del campione. Il teorema del limite centrale presuppone che poiché la dimensione del campione nella popolazione supera 30, la media del campione la quale la media di tutte le osservazioni per il campione sarà quasi uguale alla media della popolazione. Inoltre, la deviazione standard del campione quando la dimensione del campione supera 30 sarà uguale alla deviazione standard della popolazione. Poiché il campione viene scelto casualmente dall'intera popolazione e la dimensione del campione è superiore a 30, è utile per testare le ipotesi e costruire l'intervallo di confidenza per il test delle ipotesi.

Esempi di formula del teorema del limite centrale (con modello Excel)

Puoi scaricare questo modello Excel per la formula del teorema del limite centrale qui - Modello Excel per la formula del teorema del limite centrale

Esempio 1

Comprendiamo il concetto di distribuzione normale con l'aiuto di un esempio. Il rendimento medio di un fondo comune di investimento è del 12% e la deviazione standard dal rendimento medio dell'investimento in un fondo comune è del 18%. Se assumiamo che la distribuzione del rendimento sia distribuita normalmente, interpretiamo la distribuzione per il rendimento nell'investimento del fondo comune di investimento.

Dato,

  • Il ritorno medio dell'investimento sarà del 12%
  • La deviazione standard sarà del 18%

Quindi, per scoprire il rendimento per un intervallo di confidenza del 95%, possiamo scoprirlo risolvendo l'equazione come

  • Intervallo superiore = 12 + 1,96 (18) = 47%
  • Intervallo inferiore = 12 - 1,96 (18) = -23% 

Il risultato indica che il 95% delle volte il rendimento del fondo comune di investimento sarà compreso tra il 47% e il -23%. In questo esempio, la dimensione del campione che è il rendimento di un campione casuale di oltre 30 osservazioni di rendimento ci fornirà il risultato per il rendimento della popolazione del fondo comune di investimento poiché la distribuzione del campione sarà normalmente distribuita.

Esempio n. 2

Continuando con lo stesso esempio, determiniamo quale sarà il risultato per un intervallo di confidenza del 90%

Dato,

  • Il ritorno medio dell'investimento sarà del 12%
  • La deviazione standard sarà del 18%

Quindi, per scoprire il rendimento per un intervallo di confidenza del 90%, possiamo scoprirlo risolvendo l'equazione come

  • Intervallo superiore = 12 + 1,65 (18) = 42%
  • Intervallo inferiore = 12 - 1,65 (18) = -18%

Il risultato indica che il 90% delle volte il rendimento del fondo comune sarà compreso tra il 42% e il -18%.

Esempio n. 3

Continuando con lo stesso esempio, determiniamo quale sarà il risultato per un intervallo di confidenza del 99%

Dato,

  • Il ritorno medio dell'investimento sarà del 12%
  • La deviazione standard sarà del 18%

Quindi, per scoprire il rendimento per un intervallo di confidenza del 90%, possiamo scoprirlo risolvendo l'equazione come

  • Intervallo superiore = 12 + 2,58 (18) = 58%
  • Intervallo inferiore = 12 - 2,58 (18) = -34% 

Il risultato indica che il 99% delle volte il rendimento del fondo comune di investimento sarà compreso tra il 58% e il -34%.

Rilevanza e utilizzo

Il teorema del limite centrale è estremamente utile in quanto consente al ricercatore di prevedere la media e la deviazione standard dell'intera popolazione con l'aiuto del campione. Poiché il campione viene scelto casualmente dall'intera popolazione e la dimensione del campione è superiore a 30, qualsiasi dimensione del campione casuale prelevata dalla popolazione si avvicinerà alla distribuzione normale, il che aiuterà nella verifica delle ipotesi e nella costruzione dell'intervallo di confidenza per l'ipotesi test. Sulla base del teorema del limite centrale,il ricercatore è in grado di scegliere qualsiasi campione casuale dall'intera popolazione e quando la dimensione del campione è superiore a 30, può prevedere la popolazione con l'aiuto del campione poiché il campione seguirà una distribuzione normale e anche come media e la deviazione standard del campione sarà la stessa della media e della deviazione standard della popolazione.