"Central limit theorem" is een zelfstandig naamwoord.
/cɛntrəl ˈlɪmɪt ˈθiːərəm/
De vertaling van "central limit theorem" in het Nederlands is "centrale limietstelling".
De centrale limietstelling is een fundamenteel principe in de statistiek dat stelt dat de verdeling van de som (of het gemiddelde) van een groot aantal onafhankelijke random variabelen, ongeacht de oorspronkelijke verdeling van deze variabelen, de neiging heeft om normaal verdeeld te zijn, op voorwaarde dat het aantal waarnemingen groot genoeg is. Dit heeft belangrijke implicaties voor de statistische inferentie, omdat het betekent dat we veel statistische technieken die gebaseerd zijn op de normale verdeling ook kunnen toepassen op andere types van data.
De centrale limietstelling wordt vaak gebruikt in zowel gesproken als geschreven context, vooral in academische en onderzoeksomgevingen. Het wordt vaak onderwezen in statistiek- en wiskundecursussen.
De centrale limietstelling legt uit waarom de steekproefverdeling van het gemiddelde naar normaliteit toe neigt.
In many experiments, the central limit theorem allows researchers to make inferences about population parameters.
In veel experimenten stelt de centrale limietstelling onderzoekers in staat om conclusies te trekken over populatieparameters.
Understanding the central limit theorem is crucial for anyone studying statistics.
De term "central limit theorem" wordt niet typisch gebruikt in idiomatische uitdrukkingen, maar de concepten ervan zijn wel essentieel in statistische discussies en toepassingen. Hier zijn enkele zinnen die de toepassing van het principe adresseren:
De bevindingen van dit experiment ondersteunen de centrale limietstelling, wat aangeeft dat grotere steekproefgroottes betrouwbaardere resultaten opleveren.
Many statistical methods rely on the assumption of the central limit theorem to justify the use of normal distribution.
Veel statistische methoden vertrouwen op de aanname van de centrale limietstelling om het gebruik van de normale verdeling te rechtvaardigen.
Without understanding the central limit theorem, one might overlook key aspects of data analysis.
De term "central limit theorem" is ontstaan in het Engels en verwijst naar de centrale (of centrale waarde) en de limiet (of grens) van de verdelingsfunctie van de som van random variabelen. Het idee werd in de late 19e en vroege 20e eeuw ontwikkeld door statistici zoals Pierre-Simon Laplace en Karl Friedrich Gauss.
Synoniemen: Er zijn geen directe synoniemen voor "central limit theorem" in een strikt wiskundige zin, maar het kan in een bredere context worden aangeduid als een belangrijk principe in de statistiek.
Antoniemen: Er zijn geen directe antoniemen voor deze term, maar het concept kan zich verhouden tot situaties waarin de centrale limietstelling niet van toepassing is, zoals in niet-onafhankelijke of niet-identiek verdeelde data.