中心极限定理演示 by Bed Prasad Dhakal
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①本范例通过动态演示展示中心极限定理,即大量独立随机样本均值的分布趋于正态分布的现象;②涉及核心数学概念包括概率统计、正态分布、样本均值、标准差;③作图要点运用了 GeoGebra 命令 Mean(均值)、SD(标准差)、Sample(样本)、Histogram(直方图),对象包括C2至C41;④适合高中及以上学生及教师用于概率统计教学和理论学习。
GeoGebra 命令及参数
Mean(list1) → D2SD(list1) → D3Sample(list1, n, false) → E1Sample(list1, n, false) → E2Sample(list1, n, false) → E3Sample(list1, n, false) → E4Sample(list1, n, false) → E5Sample(list1, n, false) → E6Sample(list1, n, false) → E7Sample(list1, n, false) → E8Sample(list1, n, false) → E9Sample(list1, n, false) → E10Sample(list1, n, false) → E11Sample(list1, n, false) → E12Sample(list1, n, false) → E13Sample(list1, n, false) → E14Sample(list1, n, false) → E15Sample(list1, n, false) → E16Sample(list1, n, false) → E17Sample(list1, n, false) → E18Sample(list1, n, false) → E19Sample(list1, n, false) → E20Sample(list1, n, false) → E21Sample(list1, n, false) → E22Sample(list1, n, false) → E23Sample(list1, n, false) → E24Sample(list1, n, false) → E25Sample(list1, n, false) → E26Sample(list1, n, false) → E27Sample(list1, n, false) → E28Sample(list1, n, false) → E29Sample(list1, n, false) → E30Sample(list1, n, false) → E31Sample(list1, n, false) → E32Sample(list1, n, false) → E33Sample(list1, n, false) → E34Sample(list1, n, false) → E35Sample(list1, n, false) → E36Sample(list1, n, false) → E37Sample(list1, n, false) → E38Sample(list1, n, false) → E39Sample(list1, n, false) → E40Sample(list1, n, false) → E41Sample(list1, n, false) → E42Sample(list1, n, false) → E43Sample(list1, n, false) → E44Sample(list1, n, false) → E45Sample(list1, n, false) → E46Sample(list1, n, false) → E47Sample(list1, n, false) → E48Sample(list1, n, false) → E49Sample(list1, n, false) → E50Sample(list1, n, false) → E51Sample(list1, n, false) → E52Sample(list1, n, false) → E53Sample(list1, n, false) → E54Sample(list1, n, false) → E55Sample(list1, n, false) → E56Sample(list1, n, false) → E57Sample(list1, n, false) → E58Sample(list1, n, false) → E59Sample(list1, n, false) → E60Sample(list1, n, false) → E61Sample(list1, n, false) → E62Sample(list1, n, false) → E63Sample(list1, n, false) → E64Sample(list1, n, false) → E65Sample(list1, n, false) → E66Sample(list1, n, false) → E67Sample(list1, n, false) → E68Sample(list1, n, false) → E69Sample(list1, n, false) → E70Sample(list1, n, false) → E71Sample(list1, n, false) → E72Sample(list1, n, false) → E73Sample(list1, n, false) → E74Sample(list1, n, false) → E75Sample(list1, n, false) → E76Sample(list1, n, false) → E77Sample(list1, n, false) → E78Sample(list1, n, false) → E79Sample(list1, n, false) → E80Sample(list1, n, false) → E81Sample(list1, n, false) → E82Sample(list1, n, false) → E83Sample(list1, n, false) → E84Sample(list1, n, false) → E85Sample(list1, n, false) → E86Sample(list1, n, false) → E87Sample(list1, n, false) → E88Sample(list1, n, false) → E89Sample(list1, n, false) → E90Sample(list1, n, false) → E91Sample(list1, n, false) → E92Sample(list1, n, false) → E93Sample(list1, n, false) → E94Sample(list1, n, false) → E95Sample(list1, n, false) → E96Sample(list1, n, false) → E97Sample(list1, n, false) → E98Sample(list1, n, false) → E99Sample(list1, n, false) → E100Mean(E1) → F1Mean(E2) → F2Mean(E3) → F3Mean(E4) → F4Mean(E5) → F5Mean(E6) → F6Mean(E7) → F7Mean(E8) → F8Mean(E9) → F9Mean(E10) → F10Mean(E11) → F11Mean(E12) → F12Mean(E13) → F13Mean(E14) → F14Mean(E15) → F15Mean(E16) → F16Mean(E17) → F17Mean(E18) → F18Mean(E19) → F19Mean(E20) → F20Mean(E21) → F21Mean(E22) → F22Mean(E23) → F23Mean(E24) → F24Mean(E25) → F25Mean(E26) → F26Mean(E27) → F27Mean(E28) → F28Mean(E29) → F29Mean(E30) → F30Mean(E31) → F31Mean(E32) → F32Mean(E33) → F33Mean(E34) → F34Mean(E35) → F35Mean(E36) → F36Mean(E37) → F37Mean(E38) → F38Mean(E39) → F39Mean(E40) → F40Mean(E41) → F41Mean(E42) → F42Mean(E43) → F43Mean(E44) → F44Mean(E45) → F45Mean(E46) → F46Mean(E47) → F47Mean(E48) → F48Mean(E49) → F49Mean(E50) → F50Mean(E51) → F51Mean(E52) → F52Mean(E53) → F53Mean(E54) → F54Mean(E55) → F55Mean(E56) → F56Mean(E57) → F57Mean(E58) → F58Mean(E59) → F59Mean(E60) → F60Mean(E61) → F61Mean(E62) → F62Mean(E63) → F63Mean(E64) → F64Mean(E65) → F65Mean(E66) → F66Mean(E67) → F67Mean(E68) → F68Mean(E69) → F69Mean(E70) → F70Mean(E71) → F71Mean(E72) → F72Mean(E73) → F73Mean(E74) → F74Mean(E75) → F75Mean(E76) → F76Mean(E77) → F77Mean(E78) → F78Mean(E79) → F79Mean(E80) → F80Mean(E81) → F81Mean(E82) → F82Mean(E83) → F83Mean(E84) → F84Mean(E85) → F85Mean(E86) → F86Mean(E87) → F87Mean(E88) → F88Mean(E89) → F89Mean(E90) → F90Mean(E91) → F91Mean(E92) → F92Mean(E93) → F93Mean(E94) → F94Mean(E95) → F95Mean(E96) → F96Mean(E97) → F97Mean(E98) → F98Mean(E99) → F99Mean(E100) → F100Mean(list3) → H2SD(list3) → H3Mean(list3) → meanSD(list3) → sdHistogram(list2, list3, false, sd) → b
AI 绘图提示语参考
展示中心极限定理的动态图形,通过增加样本量,观察样本均值的分布如何逐渐接近正态分布。图形包含多个样本集合和它们的均值与标准差,用直方图展示分布变化,滑动条控制样本大小,适合概率统计教学。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来,仅供参考。