Распределение трат на пользователя сильно скошено: много маленьких чеков и редкие большие. Почему для выборочного среднего трат по 5000 пользователям часто хорошо работает нормальное приближение?

AПотому что LLN делает исходное распределение трат нормальным при достаточно большом числе пользователей в выборке
BПотому что по CLT распределение выборочного среднего становится близким к нормальному при большом размере выборки
CПотому что совместное распределение трат и пользователей всегда нормально, и поэтому среднее тоже распределено нормально
DПотому что нормальное приближение всегда точно для любых данных и не зависит от размера выборки и формы исходного распределения
Правильный ответ. По CLT выборочное среднее при достаточно большой выборке распределено приближённо нормально, даже если исходные данные скошены.

Разбор

Исходные данные могут быть ненормальными, но выборочное среднее строится через сумму большого числа независимых вкладов и деление на размер выборки. По CLT распределение этой статистики приближается к нормальному, что и оправдывает нормальное приближение для интервалов и тестов. На маленьких выборках с тяжёлыми хвостами и сильными выбросами приближение может быть заметно хуже. LLN отвечает за сходимость к ожиданию, а не за форму распределения среднего.

Можно заниматься бесплатно

Готовим вопросы…

Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.

Тренировать статистику в браузере

Ещё вопросы по теме «Совместные распределения и ЦПТ»