現在來檢視你對中央極限定理如何套用到不同分配的理解！
此應用程式讓你選擇來源分配（離散均勻、連續均勻、二項式或指數），設定樣本大小，並產生「平均數的抽樣分配」。注意抽樣分配的形狀與來源分配相比有何差異。
請針對每一種來源分配使用樣本大小 30，並產生 500 個以上的樣本。觀察產生的抽樣分配形狀。
「中央極限定理適用於哪一種分配？」
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摘要統計提供你描述資料所需的工具。在本章中，你將探討包含平均數、中位數與標準差等摘要統計，並學會如何正確詮釋。你也會培養批判思考能力，讓你能為資料選出最合適的摘要統計。
機率是統計的重要基礎，用來計算事件發生的機會。你將使用真實世界的銷售資料，並學會如何把具有不同數值的資料解讀為機率分配。你會認識離散與連續的機率分配，包括常態分配的發現，以及它為何在自然現象中經常出現！
現在要進一步探索更多機率分配。你將學習用來刻畫二元結果機率的二項分配，以及統計中最重要的分配之一──常態分配。你會了解如何用形狀來描述分配，並發現卜瓦松分配及其在計算一段時間內事件發生機率的角色。你也會加深對中央極限定理的理解！
當前練習
在最後一章，你將認識假設檢定，以及如何用它對母體做出可靠結論。你會學到相關係數，並了解如何用它量化兩個變數之間的線性關係。你也會認識實驗設計技巧，例如隨機化與盲法。你還會學到如何降低在假設檢定中做出錯誤結論的風險！
