Центральная предельная теорема — какое практическое значение для аналитика?
Статистикаmediummiddle
Варианты ответа
Среднее выборки при достаточном n приближённо нормально, даже если исходное распределение не нормально. Это обосновывает z-тест и t-тест для средних при больших выборках
ЦПТ утверждает, что все данные в природе распределены нормально — это базовый принцип статистики, на котором построены все методы проверки гипотез о средних значениях
ЦПТ применима исключительно к биномиальным данным (бинарные метрики: конверсия, retention) — для непрерывных данных нужно проверять нормальность и использовать другие методы
ЦПТ — чисто теоретическая конструкция без практического значения: в реальной аналитике данные редко соответствуют её условиям, поэтому на практике она не применяется
Разбор ответа
Подробный разбор с объяснением «почему правильный ответ верный» и почему остальные неверны — после регистрации.
2475 вопросов с разбором, quiz-режим с проверкой, AI-собес и подготовка к интервью аналитика.