Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через ClipSave.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Introduction to the Central Limit Theorem или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
I discuss the central limit theorem, a very important concept in the world of statistics. I illustrate the concept by sampling from two different distributions, and for both distributions plot the sampling distribution of the sample mean for various sample sizes. I also discuss why the central limit theorem is important in statistics, and work through a probability calculation. (For the most part this is a non-technical treatment, and simply illustrates the important implications of the central limit theorem.) For those using R, here is the R code to find the probability for the example in this video: Finding the (approximate) probability that the mean salary of 100 randomly selected employees exceeds $66,000: 1-pnorm(66000,62000,32000/sqrt(100)) [1] 0.1056498 Or, standardizing: 1-pnorm((66000-62000)/(32000/sqrt(100))) [1] 0.1056498 1-pnorm(1.25) [1] 0.1056498