중심 극한 정리

섬네일|400px|오른쪽|주사위를 n개 흔들 때 나오는 눈의 합 S n = X 1 + ... + X n의 분포가 n이 확대됨에 따라 정규 분포에 의한 근사치에 접근한 모습

확률론과 통계학에서 중심 극한 정리(中心 極限 定理, , 약자 CLT)는 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리이다. 수학자 피에르시몽 라플라스는 1774년에서 1786년 사이의 일련의 논문에서 이러한 정리의 발견과 증명을 시도하였다. 확률과 통계학에서 큰 의미가 있으며 실용적인 면에서도 품질관리, 식스 시그마에서 많이 이용된다.

 정리 
중심극한정리는 주어진 조건에 따라서 여러 가지가 있다.

 린데베르그-레비 중심극한정리 
가장 많이 쓰이는 중심극한정리는 린데베르그–레비 중심극한정리()이며, 같은 분포를 가지는 독립 확률 변수에 대해 다룬다. 이 정리는 다음과 같다. 만약 확률 변수 들이
 서로 독립적이고,
 같은 확률 분포를 가지고,
 그 확률 분포의 기댓값 μ와 표준편차σ가 유한하다면,
평균 의 분포는 기댓값 μ, 표준편차 인 정규분포 N(μ,σ2/n)에 분포수렴한다. 즉,

가 성립한다.

 랴푸노프 중심극한정리 
알렉산드르 랴푸노프가 증명한 랴푸노프 중심극한정리()는 기본 정리에서 같은 분포를 가지는 조건을 다음과 같이 완화하였다. 만약 각 확률변수 가
 서로 독립적이고,
 각각 유한한 평균과 분산 를 가지며,
 (랴푸노프 조건) 를 정의하면 어떤 양의 실수 에 대하여 가 성립할 때,
의 분포는 n이 커질수록 표준정규분포에 분포수렴한다.

 린데베르그 중심극한정리 
린데베르그 중심극한정리()는 랴푸노프 중심극한정리의 조건을 조금 더 완화한 것이다. 이 경우, 만약 각 확률변수 가
 서로 독립적이고,
 각각 유한한 평균과 분산 를 가지며,
 (린데베르그 조건) 다음 공식이 성립할 때,
랴푸노프 중심극한정리와 같은 결론을 내릴 수 있다. 여기에서 는 지시 함수이다.

 마팅게일 중심극한정리 
마팅게일의 경우, 각 들이 독립 변수가 아니므로 위 정리들은 성립하지 않는다. 다만, 이 경우에도 다음과 같은 마팅게일 중심극한정리()가 성립한다. 만약 각 확률변수 가
 마팅게일을 이루며,
 인 극한에서 다음이 성립하고,
 모든 에 대하여 인 극한에서 다음이 성립할 경우,
은 인 극한에서 표준정규분포로 분포수렴한다.

여기서 는 조건부 기댓값, 는 제한 기댓값()이다.

 이항분포의 예 
사건이 일어날 확률을  , 일어나지 않을 확률을 라 할 때, 번의 시행중에서 사건이 번 일어날 확률은 다음과 같다.

이 확률분포가 결국 이 상당히 커지면, 이 확률분포는 거의 연속적이라고 볼 수 있다.

연속적인 분포에서의 에서 연속적인 확률밀도함수가 극대값을 가지게 된다면, 다음의 식을 만족하게 된다.

로그 함수는 단조증가 함수이므로, 다음의 식도 만족하게 된다.

충분히 작은 에 대하여 라 정의하고 근처에서 에 대하여 테일러 전개하면 다음과 같다.

여기서 이미 이므로, 0이 된다는 걸 알 수 있다. 또한 가 충분히 작으므로, 다음과 같이 에 대한 2차식으로 근사할 수 있다.

양변에 로그를 풀어서 원래 모양으로 만들어주면 다음과 같다.

여기서,  이므로 이것을 바탕으로 스털링 근사를 이용하여  을 구해보면,

은 평균이 됨을 알 수 있다.

이제 를 구해보면, 다음을 얻는다.

그렇다면 확률밀도함수는 다음과 같이 쓸 수 있다.

이 확률밀도 함수를 표준화시키면 최종적인 확률밀도 함수를 얻을 수 있다.

따라서 는 이 충분히 커질 때(보통 Np>5, Nq>5일 때), 로 근사할 수 있다.

 같이 보기 
 벤포드의 법칙
 정규 분포
 표준 오차

 참고 문헌 






 외부 링크 



 중심극한정리의 애니메이션
 자바로 구현한 중심극한정리
 Central Limit Theorem 다양한 변수를 주어 인터렉티브 실험하는 중심극한정리

분류:확률과 통계
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