El Teorema del Límite Central: Normalización de Series de Variables Aleatorias

El Teorema del Límite Central establece que la distribución de la suma de n variables independientes con varianza finita converge a una distribución normal a medida que n tiende a infinito.

Esto permite realizar inferencias paramétricas robustas en datos agregados independientemente de la distribución de las observaciones individuales, utilizando aproximaciones normales corregidas mediante métodos bootstrap.

El núcleo analítico aplica pruebas z y t basadas en el TLC para auditar las desviaciones de frecuencia en los resultados numéricos a escala industrial.