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        """中心极限定理是统计学中的一个重要定理，它指出：给定一个任意分布的总体，我们可以通过多次随机抽样来获取样本数据。每次抽样都会产生一个样本量，这些样本量的平均值会趋近于总体的期望值。随着样本量的增大，样本均值的分布会越来越接近正态分布。"""
        以下是基于中心极限定理的Python代码示例：
        
        import numpy as np
        import matplotlib.pyplot as plt
        # 1. 创建任意分布的总体
        population = np.random.randint(0, 100, 100000)
        # 2. 模拟抽样过程
        def sample_choice(population, sample_num, sample_size):
            samples = []
            for i in range(sample_num):
                sample = []
                for j in range(sample_size):
                    unit = np.random.choice(population)
                    sample.append(unit)
                samples.append(sample)
            return samples
        # 3. 计算样本均值
        def samples_mean(samples):
            sample_mean = []
            for i in range(len(samples)):
                sample_mean.append(np.mean(samples[i]))
            return sample_mean
        # 4. 绘制中心极限定理结果
        def central_limit_theorem():
            population = np.random.randint(0, 100, 100000)
            samples = sample_choice(population, 1000, 50)
            sample_mean = samples_mean(samples)
            plt.hist(sample_mean, bins=30)
            plt.show()
        if __name__ == "__main__":
            central_limit_theorem()
    
   

以上代码示例展示了如何利用NumPy和Matplotlib库来验证中心极限定理。通过随机抽样和计算样本均值，我们可以观察到随着样本量的增加，样本均值的分布趋近于正态分布。这一现象是统计学中的一个重要发现，有助于我们更好地理解数据分布特性。

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