編者按：中心極限定理是概率論中的一組重要定理，它的中心思想是無論是什么分布的數(shù)據(jù)，當我們從中抽取相互獨立的隨機樣本，且采集的樣本足夠多時，樣本均值的分布將收斂于正態(tài)分布。為了幫助更多學生理解這個概念，今天，UW iSchool的教師Mike Freeman制作了一些直觀的可視化圖像，讓不少統(tǒng)計學教授大呼要把它們用在課堂上。

本文旨在盡可能直觀地解釋統(tǒng)計學基礎理論之一——中心極限定理的核心概念。通過下文中的一系列動圖，讀者應該能真正理解這個定理，并從中汲取應用靈感，把它用于決策樹等其他項目。

需要注意的是，這里我們不會介紹具體推理過程，所以它不涉及定理解釋。

教科書上的中心極限定理

在看可視化前，我們先來回顧一下統(tǒng)計學課程對中心極限定理的描述。

來源：LthID

n>30一般為大樣本的分界線 來源：LthID

來源：LthID

一個簡單的例子

為了降低這個定理的理解門檻，首先我們來舉個簡單的例子。假設有一個包含100人的團體，他們在某些問題上的意見分布在0-100之間。如果以可視化的方式把他們的意見分數(shù)表示在水平軸上，我們可以得到下面這幅圖：深色豎線表示所有人意見分數(shù)的平均值。

假如你是一名社會科學家，你想知道這個團體的立場特點，并用一些信息，比如上面的“平均意見得分”來描述他們。但可惜的是，由于時間、資金有限，你沒法一一詢問。這時候，你就可能需要對這100人進行抽樣。比方說，在有限的時間、資金條件內，你可以從中隨機抽取10個人作為自己的采訪對象（n=10），向他們詢問有關特定問題的具體想法：

隨機抽取10個樣本

如你所見，這些樣本的均值可能會和整個團體的總體均值有很大差異。那么，怎么采樣才能更可靠呢？

考慮多個樣本

假設我們可以從團體中采集多個樣本。雖然這種做法在現(xiàn)實中是客觀存在的（尤其是在政治民意調查中），但在這里，我們會更多地將其作為一種解釋工具（當你進行重復采樣時，實際上會有一些意料之外的因素出現(xiàn)）。對于每個樣本，我們在每次采樣時都跟蹤樣本均值與整體平均值的差。

多次重復該過程，我們就能獲得樣本均值的分布，它通常被稱為樣本均值分布，或者（更簡單的）抽樣分布。下面是對100人的團體進行多次抽樣后（每次10人），樣本均值的變化情況：

第一次采樣，樣本均值和總體均值有明顯偏差

多次采樣后，樣本均值和總體均值的偏差變小了

可以發(fā)現(xiàn)，隨著抽樣次數(shù)逐漸增多，總體均值和樣本均值之間的差距正在不斷縮小。這是可以理解的，因為整個過程就相當于從100人中抽取更多樣本。但之前我們也說了，資金、時間是有限的，這沒有解決資源受限的問題，也無法反映人整個團體在特定問題上的立場。

為了了解每次計算樣本均值的效果，我們得先看看抽樣分布的分布情況。

理解分布

鑒于上述可視化圖像在分布上不夠直觀，所以在這里，我們把原先表示每個意見的圓圈變成方塊，以直方圖的形式展現(xiàn)總體分布的情況：

顯然，我們的數(shù)據(jù)分布并不正常。雖然上圖中有些部分的曲線是符合正態(tài)分布的，但大多數(shù)是不符合的，這段曲線沒法幫助我們理解這100個人的習性。相反地，我們可以從樣本均值的分布情況著手，看看抽樣分布的變化情況：

隨著采樣次數(shù)上升，抽樣分布正在發(fā)生變化

進一步增加采樣次數(shù)，抽樣分布的形狀逐漸趨于穩(wěn)定

隨著采樣數(shù)量的增加，采樣分布在可視化中形成了一條鐘形曲線，符合正態(tài)分布。如上所述，隨著重復采樣次數(shù)的增加，樣本均值（抽樣分布的平均值）會變得越來越準確。

為什么重要

當采樣的數(shù)量接近無窮大時，我們的抽樣分布就會近似于正態(tài)分布。這個統(tǒng)計學基礎理論意味著我們能根據(jù)個體樣本推斷所有樣本。結合正態(tài)分布的其他知識，我們可以輕松計算出給定平均值的值的概率。同樣的，我們也可以根據(jù)觀察到的樣本均值估計總體均值的概率。

維基百科對于“中心極限定理”的定義：中心極限定理是概率論中的一組定理。中心極限定理說明，在適當?shù)臈l件下，大量相互獨立隨機變量的均值經(jīng)適當標準化后依分布收斂于正態(tài)分布。

在留言中，美國田納西州范德堡大學的醫(yī)學院生物統(tǒng)計學教授Frank Harrell留下了自己的風趣評論：“但是在所有定理中，中心極限定理是最后一個我想教給學生的東西。我想他們得先學好第一堂課，它包括一些設計、數(shù)據(jù)的意義、數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性、bootstrap、一些貝葉斯、高精度數(shù)據(jù)圖等等?！?/p>

讀完他的話，是不是覺得即便了解了這個定理，自己要學的東西還是很多呢？