Qu'est-ce que théorème limite central ?

Le théorème limite central est un résultat important en probabilité et en statistiques. Il stipule que lorsque la taille de l'échantillon est suffisamment grande, la distribution des moyennes de l'échantillon se rapproche d'une distribution normale (aussi connue sous le nom de distribution de Gauss). Cela signifie que même si les données initiales ne suivent pas une distribution normale, la moyenne de l'échantillon se rapprochera d'une distribution normale.

Le théorème limite central est important car il permet aux statisticiens de faire des prédictions avec une plus grande précision en utilisant les échantillons de données, même si les données ne suivent pas normalement une distribution normale. Cela peut être particulièrement utile dans les domaines de la finance, de l'économie, de la météorologie et de la science des données, où les données peuvent souvent être très bruyantes et difficiles à analyser.

Enfin, il est important de noter que le théorème limite central ne s'applique pas uniquement aux moyennes de l'échantillon, mais également à d'autres statistiques descriptives telles que la variance et l'écart-type. Cela montre à quel point le théorème est polyvalent et utile pour les professionnels travaillant dans de nombreux domaines.