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Der zentrale Grenzwertsatz (von Lindeberg-Lévy) (auch CLT von englisch central limit theorem), genauer zentraler Grenzverteilungssatz, ist ein bedeutendes Resultat der Wahrscheinlichkeitstheorie.[1]
Der zentrale Grenzwertsatz liefert die Begründung für das Phänomen, dass der Stichprobenmittelwert als Zufallsvariable (unter gewissen Bedingungen) näherungsweise normalverteilt ist, insbesondere wegen der additiven Überlagerung vieler unabhängiger Zufallseinflüsse, wenn die Varianz dieser Zufallseinflüsse endlich ist.[1]
Für andere zentrale Grenzwertsätze siehe zentrale Grenzwertsätze, welche unter anderem beschreiben, dass neben der Normalverteilung auch andere α-stabile Verteilungen als Grenzverteilungen auftreten, falls Verteilungen berücksichtigt werden, die keine endliche Varianz besitzen.
Der Satz ist benannt nach dem finnischen Mathematiker Jarl Waldemar Lindeberg (1876–1932) und dem französischen Statistiker Paul Lévy (1886–1971). Die Bezeichnung geht auf G. Pólyas Arbeit Über den zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung und das Momentenproblem von 1920 zurück.[2]
Es existieren verschiedene Verallgemeinerungen, für die eine identische Verteilung keine notwendige Voraussetzung ist. Stattdessen wird dann eine andere Voraussetzung gefordert, die sicherstellt, dass keine der Variablen zu großen Einfluss auf das Ergebnis erhält. Beispiele sind die Lindeberg-Bedingung und die Ljapunow-Bedingung. Darüber hinausgehende Verallgemeinerungen gestatten sogar „schwache“ Abhängigkeit der Zufallsvariablen. Die Klasse der Verallgemeinerungen des zentralen Grenzwertsatzes wird zentrale Grenzwertsätze genannt.
- ↑ a b Zentraler Grenzwertsatz. In: Guido Walz (Hrsg.): Lexikon der Mathematik. 1. Auflage. Spektrum Akademischer Verlag, Mannheim/Heidelberg 2000, ISBN 3-8274-0439-8.
- ↑ Jeff Miller: Earliest Known Uses of Some of the Words of Mathematics.
George Pólya: Über den zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung und das Momentenproblem, Mathematische Zeitschrift, 8, 1920, S. 171–181 (online)