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No.2ベストアンサー
- 回答日時:
この酷く曖昧な質問を、強引に数学に結びつけて回答するならば…
要するに、中心極限定理の話がして欲しいのかな?と。
期待値 μ と分散 σ^2 を持つような確率分布が何かあるとして、
その分布に従う独立反復試行の平均値は、反復回数 n→∞ の極限で、
期待値 μ、分散 (σ^2)/n の正規分布に近づきます。
この「近づく」というのは、確率分布関数が正規分布の分布関数ヘ
収束する という意味で「近づく」。もとの確率分布自体は、
期待値と分散さえ収束すれば、正規分布でなくても構いません。
と言っても、何の話だか解らないかも知れないが、要するに、
ある確率を以って分布する量を繰り返し繰り返し観測すれば、
その平均値は期待値周辺に小さいバラツキで分布するようになり、
予測値の精度は上がる と。そんな感じ。
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