큰 수의 법칙, 중심 극한의 정리

# 큰 수의 법칙 : 표본집단들의 평균과 분산에 대한 법칙
어떤 모집단에서 표본집단들을 추출할 때, 각 표본집단의 크기가 커지면 그 표본집단들의 평균은 모집단의 평균과 같아지고, 표본집단들의 분산은 0에 가까워 진다.

http://dermabae.tistory.com/146

http://blog.daum.net/gongdjn/114

# 중심극한의 정리(Central limit theorem) : 표본집단들의 평균이 갖는 분포에 대한 법칙
그 어떠한 모양의 임의의 분포에서 추출한 표본집단들의 평균(표본평균)의 분포는 정규분포를 이룬다.
(심지어 모집단이 정규분포를 따르지 않더라도. 단 각각의 표본의 크기가 적당히 커야한다. 30이상)

http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=afterglow25&logNo=110088875140
http://support.minitab.com/ko-kr/minitab/17/topic-library/basic-statistics-and-graphs/introductory-concepts/basic-concepts/central-limit-theorem/

정규분포를 따르게되면 우리는 통계적으로 아주 강력한 이론들을 많이 적용할 수 있다. 

즉 중심 극한의 정리를 이용해 모집단이 정규분포를 따르지 않더라도, 충분히 큰(30개 이상) 표본을 추출하면 정규분포를 따르기 때문에 이를 정규분포로 분석할 수 있게된다.