Teorema de la llende central

El **teorema de la llende central** o **teorema central de la llende** indica que, en condiciones bien xenerales, si *S**n* ye la suma de *n* variables aleatories independientes y de varianza non nula pero finita, entós la función de distribución de *S**n* «avérase bien» a una distribución normal (tamién llamada *distribución gaussiana*, *curva de Gauss* o *campana de Gauss*). Con éses el teorema asegura qu'esto asocede cuando la suma d'estes variables aleatories ya independientes ye lo suficientemente grande.

## Definición
Sía \mathcal{N}(\mu,\sigma^2) la función de densidá de la distribución normal definida como
\; y^{ -\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2} },
||left}}
con una media *µ* y una varianza *σ*2. El casu nel que la so función de densidá sía \mathcal{N}(0,1), a la distribución conózse-y como distribución normal#Función de densidá normal estándar.

Defínese *S**n* como la suma de *n* variables aleatories, independientes ya idénticamente distribuyíes, y con una media *µ* y varianza *σ*2 finitas (*σ*2≠0):

de manera que, la media de *S**n* ye *n*·*µ* y la varianza n·*σ*2, yá que son variables aleatories independientes. Con tal de faer más fácil la comprensión del teorema y el so posterior usu, faise una estandarización de ''S''<sub>''n''</sub> como 
||left}}
por que la media de la nueva variable sía igual a 0 y la esviación estándar sía igual a 1. Asina, les variables *Z**n* van converxer en distribución a la distribución normal estándar *N*(0,1), cuando *n* tienda a infinitu. De resultes, si Φ(*z*) ye la función de distribución de N(0,1), pa cada númberu real *z*:

onde Pr(&nbsp;) indica probabilidá y lim referir a llende matemática.

### Enunciáu formal

De manera formal, normalizada y compacta l'enunciáu del teorema ye:

 \le z \right ) = \Phi(z)\, .}}

Ye bien común atopalo cola variable estandarizada *Z**n* en función de la media muestral \overline{X}_n,

:\frac{\overline{X}_n - \mu}{\sigma / \sqrt{n}},

yá que son equivalentes, según atopalo en versiones ensin normalizar como pue ser:

Nota: ye importante remarcar qu'esti teorema nun diz nada alrodiu de la distribución de {X_i}, sacante la esistencia de media y varianza.

## Propiedaes

* El teorema de la llende central garantiza una distribución normal cuando n ye abondo grande.

* Esisten distintes versiones del teorema, en función de les condiciones utilizaes p'asegurar la converxencia. Una de les más simples establez que ye abonda que les variables que se suman sían independientes, hermano distribución de probabilidá distribuyíes, con valor esperáu y varianza finitas.

* L'aproximamientu ente los dos distribuciones ye, polo xeneral, mayor nel centru de les mesmes que nos sos estremos o coles, motivu pol cual prefierse'l nome "teorema de la llende central" ("central" califica a la llende, más que al teorema).

* Esti teorema, perteneciente a la teoría de la probabilidá, atopa aplicación en munchos campos rellacionaos, tales como la inferencia estadística o la teoría de renovación.

## Varianza nula o infinita
Nel casu de *n* variables aleatories *X<sub>i</sub>* independientes ya idénticamente distribuyíes, caúna d'elles con varianza nula o infinita, la distribución de les variables:

nun converxen en distribución escontra una normal. De siguío preséntense los dos casos por separáu.

### Varianza infinita
Considérese'l casu de variables que siguen una distribución de Cauchy:

Nesti casu puede demostrase que la distribución asintótica de *S<sub>n</sub>* vien dada por otra distribución de Cauchy, con menor varianza:

Pa otres distribuciones de varianza infinita nun ye fácil dar una espresión zarrada pa la so distribución de probabilidá anque la so función carauterística sí tien una forma senciella, dada pol teorema de Lévy-Khintchine:

onde c \ge 0, -1 \ge \gamma \ge 1, 0  y:

Les condiciones anteriores equivalen a qu'una distribución de probabilidá sía una distribución estable.

### Varianza nula
Esti casu correspuende trivialmente a una función dexenerada tipu delta de Dirac que la so función de distribución vien dada por:

Nesti casu resulta que la variable S_n trivialmente tien la mesma distribución que caúna de les variables independientes.

## Ver tamién
* Llei de los grandes númberos
* Distribución normal
* Teorema de De Moivre-Laplace

## Referencies

* 
* 

## Enllaces esternos