中央极限定理计算器

Q: 什么是中央极限定理 (CLT)？

中央极限定理指出，随着样本量的增加，无论原始总体分布如何，样本均值的抽样分布都趋于正态分布。当 n >= 30 时，样本均值服从 N(mu, sigma/sqrt(n))，其中 mu 是总体均值，sigma 是总体标准差。

Q: 中央极限定理中的标准误差 (SE) 是什么？

标准误差 (SE) 是样本均值抽样分布的标准差。其计算公式为 SE = sigma / sqrt(n)，其中 sigma 是总体标准差，n 是样本量。SE 衡量样本均值在不同样本间预期的波动程度。

Q: 如何使用中央极限定理计算概率？

使用 CLT 计算概率的步骤：1) 计算标准误差：SE = sigma/sqrt(n)。2) 将你的数值转换为 Z 分数：Z = (x - mu)/SE。3) 在标准正态分布表中查找概率或使用计算器。对于区间，计算 P(x1 <= X <= x2) = P(Z1 <= Z <= Z2)。

Q: 应用中央极限定理需要多大的样本量？

通常认为 n >= 30 的样本量足以应用 CLT，无论总体分布如何。但是，如果总体已经是正态分布，则 CLT 适用于任何样本量。对于高度偏态的总体，可能需要更大的样本（n >= 50 或更多）。

Q: 总体标准差和标准误差有什么区别？

总体标准差 (sigma) 衡量总体中个体值的离散程度。标准误差 (SE) 衡量样本均值围绕总体均值的离散程度。SE = sigma/sqrt(n)，因此 SE 总是小于 sigma，且随样本量增加而减小。

使用中央极限定理 (CLT) 计算概率，包含交互式可视化、分步解决方案以及样本均值的 Z 分数计算。

中央极限定理计算器

计算样本均值的概率并提供分步解决方案

快速示例

考试分数智商测试生产制造右尾概率

总体均值 μ

标准差 σ

样本量 n

下限 x₁ (可选)

上限 x₂ (可选)

提示： 输入两个限制以计算区间概率 P(x₁ ≤ X̄ ≤ x₂)，仅输入下限计算 P(X̄ ≤ x₁)，或仅输入上限计算 P(X̄ ≥ x₂)。

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中央极限定理计算器

欢迎使用中央极限定理计算器，这是一个全面的统计工具，利用中央极限定理 (CLT) 计算概率，并提供交互式可视化和详细的分步解决方案。无论您是统计学专业的学生、研究人员、质量控制专业人士还是教育工作者，此计算器都能为样本均值提供准确的概率计算。

什么是中央极限定理？

中央极限定理 (CLT) 是概率论和统计学中最重要的定理之一。它指出，随着样本量的增加，无论原始总体分布如何（前提是总体具有有限方差），样本均值的抽样分布都趋于正态分布。

用数学术语来说，如果您从均值为 μ 且标准差为 σ 的总体中抽取样本量为 n 的随机样本，那么样本均值的分布将近似正态分布，且满足：

样本均值的抽样分布

$$\bar{X} \sim N\left(\mu, \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)$$

CLT 的关键组成部分

总体均值 (μ)： 整个总体中所有值的平均值
总体标准差 (σ)： 总体中离散程度的度量
样本量 (n)： 每个样本中的观测数量
标准误差 (SE)： 抽样分布的标准差，计算公式为 σ/√n

标准误差公式

标准误差 (SE) 量化了样本均值在不同样本之间预期的变动程度。它随着样本量的增加而减小，这意味着更大的样本可以提供对总体均值更精确的估计。

标准误差

$$SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$$

使用 CLT 计算概率

为了找到样本均值落在特定范围内的概率，我们使用 Z 分数进行标准化，并使用标准正态分布。

Z 分数公式

样本均值的 Z 分数

$$Z = \frac{\bar{X} - \mu}{SE} = \frac{\bar{X} - \mu}{\sigma / \sqrt{n}}$$

概率计算

P(X̄ ≤ x): 左尾概率 - 样本均值小于或等于 x 的概率
P(X̄ ≥ x): 右尾概率 - 样本均值大于或等于 x 的概率
P(x₁ ≤ X̄ ≤ x₂): 区间概率 - 样本均值落在两个数值之间的概率

如何使用此计算器

输入总体均值 (μ)： 已知或假设的总体平均值。
输入总体标准差 (σ)： 已知或假设的总体离散程度。必须为正数。
输入样本量 (n)： 每个样本中的观测数量。为了使 CLT 有效应用，通常建议 n ≥ 30。
输入限制： 根据您的概率计算需求，指定下限 (x₁)、上限 (x₂) 或两者。
计算： 点击计算按钮以查看概率、分步解决方案和可视化图表。

CLT 何时适用？

样本量	总体分布	CLT 适用性
n ≥ 30	任意形状	CLT 可靠适用
n < 30	近似正态	CLT 仍然适用
n < 30	高度偏态	CLT 可能不适用；请使用更大的 n
任意 n	严格正态	抽样分布严格服从正态分布

中央极限定理的应用

质量控制

制造行业使用 CLT 来监控生产过程。通过对产品进行抽样并计算样本均值，质量工程师可以确定生产过程是否在可接受的范围内运行。

调查研究

民意调查者和研究人员使用 CLT 从样本数据中估计总体参数，并为其估计值构建置信区间。

财务分析

财务分析师使用 CLT 来模拟投资组合收益，并根据历史数据样本评估投资风险。

医学研究

临床试验依靠 CLT 来分析治疗效果，并确定观察到的组间差异是否具有统计学意义。

解读结果

概率值

计算出的概率代表随机选择的样本均值落在您指定范围内的可能性。取值范围从 0 到 1（或 0% 到 100%）。

标准误差

较小的 SE 表示样本均值更紧密地聚集在总体均值周围。SE 随样本量的增加而减小（减小因子为 √n）。

Z 分数

Z 分数表示一个值距离均值有多少个标准误差。Z 分数为 0 表示该值等于均值；正值表示高于均值；负值表示低于均值。

常见问题解答

什么是中央极限定理 (CLT)？

中央极限定理指出，随着样本量的增加，无论原始总体分布如何，样本均值的抽样分布都趋于正态分布。当 n ≥ 30 时，样本均值服从 N(μ, σ/√n)，其中 μ 是总体均值，σ 是总体标准差。

中央极限定理中的标准误差 (SE) 是什么？

标准误差 (SE) 是样本均值抽样分布的标准差。其计算公式为 SE = σ/√n，其中 σ 是总体标准差，n 是样本量。SE 衡量样本均值在不同样本间预期的波动程度。

如何使用中央极限定理计算概率？

使用 CLT 计算概率的步骤：(1) 计算标准误差：SE = σ/√n。(2) 将您的数值转换为 Z 分数：Z = (x - μ)/SE。(3) 在标准正态分布表中查找概率或使用计算器。对于区间，计算 P(x₁ ≤ X̄ ≤ x₂) = P(Z₁ ≤ Z ≤ Z₂)。

应用中央极限定理需要多大的样本量？

通常认为 n ≥ 30 的样本量足以应用 CLT，无论总体分布如何。但是，如果总体已经是正态分布，则 CLT 适用于任何样本量。对于高度偏态的总体，可能需要更大的样本（n ≥ 50 或更多）。

总体标准差和标准误差有什么区别？

总体标准差 (σ) 衡量总体中个体值的离散程度。标准误差 (SE) 衡量样本均值围绕总体均值的离散程度。SE = σ/√n，因此 SE 总是小于 σ，且随样本量增加而减小。

其他资源

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由 miniwebtool 团队编写。更新日期：2026年1月27日

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什么是中央极限定理？

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使用 CLT 计算概率

Z 分数公式

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中央极限定理的应用

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解读结果

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常见问题解答

什么是中央极限定理 (CLT)？

中央极限定理中的标准误差 (SE) 是什么？

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应用中央极限定理需要多大的样本量？

总体标准差和标准误差有什么区别？

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